大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络算法matlab的问题，于是小编就整理了5个相关介绍神经网络算法matlab的解答，让我们一起看看吧。
MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的？
BP神经网络是最基本、最常用的神经网络，Matlab有专用函数来建立、训练它，主要就是newff()、train()、sim()这三个函数，当然其他如归一化函数mapminmax()、其他net的参数设定（lr、goal等）设置好，就可以通过对历史数据的学习进行预测。附件是一个最基本的预测实例，本来是电力负荷预测的实例，但具有通用性，你仔细看看就明白了。
MATLAB里bp神经网络怎么做滚动预测？
就是根据以往的数据，通过训练以往的数据会得到一个算法，然后根据得到的算法预测，举个简单的例子，比如说现在假设1+1可以得到2，就是两个1会得到一个2，那么就用两个1作为训练数据，2就是目标值，每次训练之后会有一个结果，将这个结果不断和目标值进行误差对比，如果误差无法达到要求，就再返回重新训练，直到训练结果和目标值的误差达到理想的误差，之后再通过得到的算法可以算出接近2的结果，在使用中就是假设前几次的数据对于后一次的数据有影响，用前几次作为训练数据，后一次的作为目标值，不断通过训练会得到一个算法，用这个算法就可以进行后续数据的预测，说的不够完善的地方多多见谅
matlab神经网络工具箱怎么使用训练好的神经网络？
使用神经网络工具箱可以非常简便地实现网络建立和训练，实例代码如下：；
%% BP算法function Out=bpnet(p,t,p_test)%p,t为样本需要提前组织好global S1net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm')
; %trainlm训练函数最有效%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm')
;%新版用法net.trainParam.epochs=1000;net.trainParam.goal=0.00001;net.trainParam.lr=0.01;net.trainParam.showWindow = false; %阻止训练窗口的弹出net.trainParam.showCommandLine = false; %阻止训练窗口的弹出net=train(net,p,t)
;Out=sim(net,p_test)
;end；上面的代码不完整，完整的带训练样本数据的程序见附件。
MATLAB神经网络工具如何读取Excel数据？
在MATLAB中，可以使用`xlsread`函数读取Excel数据。首先，使用`xlsread`指定Excel文件的路径和名称，然后指定要读取的工作表和数据范围。该函数将返回一个包含Excel数据的矩阵。
如果需要读取多个工作表，可以使用`xlsfinfo`函数获取工作表信息，然后循环调用`xlsread`函数。
另外，还可以使用`readtable`函数将Excel数据读取为表格形式，方便进行数据处理和分析。
MATLAb神经网络中net.iw{1？
第一个1表示层数，第二个1表示这一层的第几个输入神经元。要是三层网络的话，可以表示成net.IW{1,1}和net.LW{2,1}。注：IW表示输入层到隐含层的权值，LW表示隐含层到输出层的权值。
到此，以上就是小编对于神经网络算法matlab的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络算法matlab的5点解答对大家有用。
