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如何建立bp神经网络预测模型

建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。

已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[ 2015, 5128.呵呵3946380615234375][ 2016, 5100.5797325642779469490051269531]代码及图形如下。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

BP人工神经网络方法

（一）方法原理人工神经网络是由大量的类似人脑神经元的简单处理单元广泛地相互连接而成的复杂的网络系统写作猫。理论和实践表明，在信息处理方面，神经网络方法比传统模式识别方法更具有优势。

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。

神经元的输入是接收信息X＝（x1，x2，…，xn）与权重W＝｛ωij｝的点积，将输入与设定的某一阈值作比较，再经过某种神经元激活函数f的作用，便得到该神经元的输出Oi。

常见的激活函数为Sigmoid型。

人工神经元的输入与输出的关系为地球物理勘探概论式中：xi为第i个输入元素，即n维输入矢量X的第i个分量；ωi为第i个输入与处理单元间的互联权重；θ为处理单元的内部阈值；y为处理单元的输出。

常用的人工神经网络是BP网络，它由输入层、隐含层和输出层三部分组成。BP算法是一种有监督的模式识别方法，包括学习和识别两部分，其中学习过程又可分为正向传播和反向传播两部分。

正向传播开始时，对所有的连接权值置随机数作为初值，选取模式集的任一模式作为输入，转向隐含层处理，并在输出层得到该模式对应的输出值。每一层神经元状态只影响下一层神经元状态。

此时，输出值一般与期望值存在较大的误差，需要通过误差反向传递过程，计算模式的各层神经元权值的变化量。这个过程不断重复，直至完成对该模式集所有模式的计算，产生这一轮训练值的变化量Δωij。

在修正网络中各种神经元的权值后，网络重新按照正向传播方式得到输出。实际输出值与期望值之间的误差可以导致新一轮的权值修正。正向传播与反向传播过程循环往复，直到网络收敛，得到网络收敛后的互联权值和阈值。

（二）BP神经网络计算步骤（1）初始化连接权值和阈值为一小的随机值，即W（0）＝任意值，θ（0）＝任意值。（2）输入一个样本X。

（3）正向传播，计算实际输出，即根据输入样本值、互联权值和阈值，计算样本的实际输出。

其中输入层的输出等于输入样本值，隐含层和输出层的输入为地球物理勘探概论输出为地球物理勘探概论式中：f为阈值逻辑函数，一般取Sigmoid函数，即地球物理勘探概论式中：θj表示阈值或偏置；θ0的作用是调节Sigmoid函数的形状。

较小的θ0将使Sigmoid函数逼近于阈值逻辑单元的特征，较大的θ0将导致Sigmoid函数变平缓，一般取θ0＝1。

（4）计算实际输出与理想输出的误差地球物理勘探概论式中：tpk为理想输出；Opk为实际输出；p为样本号；k为输出节点号。

（5）误差反向传播，修改权值地球物理勘探概论式中：地球物理勘探概论地球物理勘探概论（6）判断收敛。若误差小于给定值，则结束，否则转向步骤（2）。

（三）塔北雅克拉地区BP神经网络预测实例以塔北雅克拉地区S4井为已知样本，取氧化还原电位，放射性元素Rn、Th、Tc、U、K和地震反射构造面等7个特征为识别的依据。

构造面反映了局部构造的起伏变化，其局部隆起部位应是油气运移和富集的有利部位，它可以作为判断含油气性的诸种因素之一。

在该地区投入了高精度重磁、土壤微磁、频谱激电等多种方法，一些参数未入选为判别的特征参数，是因为某些参数是相关的。

在使用神经网络方法判别之前，还采用K-L变换（Karhaem-Loeve）来分析和提取特征。S4井位于测区西南部5线25点，是区内唯一已知井。

该井在5390.6m的侏罗系地层获得40.6m厚的油气层，在5482m深的震旦系地层中获58m厚的油气层。

取S4井周围9个点，即4～6线的23～25 点作为已知油气的训练样本；由于区内没有未见油的钻井，只好根据地质资料分析，选取14～16线的55～57点作为非油气的训练样本。

BP网络学习迭代17174次，总误差为0.0001，学习效果相当满意。以学习后的网络进行识别，得出结果如图6-2-4所示。

图6-2-4 塔北雅克拉地区BP神经网络聚类结果（据刘天佑等，1997）由图6-2-4可见，由预测值大于0.9可得5个大封闭圈远景区，其中测区南部①号远景区对应着已知油井S4井；②、③号油气远景区位于地震勘探所查明的托库1、2号构造，该两个构造位于沙雅隆起的东段，其西段即为1984年钻遇高产油气流的Sch2井，应是含油气性好的远景区；④、⑤号远景区位于大涝坝构造，是yh油田的组成部分。

建立BP神经网络地面沉降预测模型

基坑降水引起地面沉降的BP神经网络预测模型建模过程如下：（1）样本选择因基坑降水引起的地面沉降量和距离基坑的距离关系密切，因此建模选用“基坑降水引起沉降工程数据（第二类）”（见表4.1）中的相关数据作为样本进行学习训练和检验。

（2）BP神经网络结构设计对于BP网络，对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐层的BP网络逼近，因而一个三层BP网络就可以完成任意的n维到m维的映射。

根据网络结构简单化的原则，确定采用三层BP网络结构，即输入层为沉降点距基坑的距离L（m）、等效压缩模量E（MPa）、水位降深H（m）和支护刚度n四个参数，输出层为地面累积沉降量（mm），隐层层数为1层。

隐层的神经元数目选择是一个十分复杂的问题，往往需要根据设计者的经验和多次实验来确定，因而不存在一个理想的解析式来表示。隐单元的数目与问题的要求，与输入、输出单元的数目有直接的关系。

隐单元数目太多会导致学习时间过长，误差不一定最佳，也会导致容错性差、不能识别以前没有看到的样本，因此一定存在一个最佳的隐单元数。

研究通过一次编程比较了隐层神经元个数分别为5、10、15、20、25、30、40时训练速度及检验精度。

图4.2 BP神经网络程序框图（3）网络训练及检验BP网络采用梯度下降法来降低网络的训练误差，考虑到基坑降水地面沉降范围内沉降量变化幅度较小的特点，训练时以训练目标取0.001为控制条件，考虑到网络的结构比较复杂，神经元个数比较多，需要适当增加训练次数和学习速率，因此初始训练次数设为10000次，学习速率取0.1，中间层的神经元传递函数采用S型正切函数tansig，传输函数采用logsig，训练函数采用trainlm，选用38组数据中的33组作为训练样本，5组作为检验样本。

（4）网络实现及检验效果使用MATLAB6.0编程建立基于BP神经网络的基坑降水地面沉降预测模型（程序代码见附件1），其训练误差及检验效果如下：图4.3 训练误差曲线图4.4 预测误差曲线由图4.3、图4.4可见：样本数据收敛，训练误差较小，中间层神经单元个数为10时预测精度较好，误差小于20%，误差满足工程需求。

求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序

BP神经网络预测的步骤:1、输入和输出数据。2、创建网络。fitnet（）3、划分训练，测试和验证数据的比例。

net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio4、训练网络。

train（）5、根据图表判断拟合好坏。ploterrcorr（）；parcorr（）；plotresponse（）6、预测往后数据。net（）7、画出预测图。

plot（）执行下列命令BP_prediction得到结果：[ 2016, 14749.呵呵6798210144042969][ 2017, 15092.847215188667178153991699219][ 2018, 15382.150005970150232315063476562][ 2019, 15398.85769711434841156005859375][ 2020, 15491.935150090605020523071289062]。

如何用BP神经网络实现预测

首先要知道你建立的这个模型的内部逻辑关系。。1，确定隐层数，画出简要模型图。2，确定采用什么样的神经网络来建立模型3.通过测试数据来训练模型。。

4.根据测试训练得到的数据和实际数据进行比对，或者算出误差。从而修改隐层中的权值和阀值。反复重复3-4.。最后得到一个最优的模型。大致是这样。。。楼主说的太概略。。。无法回答清楚请抱歉。

bp神经网络如何用于预测

关于构建一个三层BP神经网络对药品的销售进行预测（程序由matlab编写）

clear all;close all;clc;%p = [2056 2395 2600 2298 1634 1600 1837 1478 1900 2395 2600 2298 1634 1600 1873 1478 1900 1500 2600 2298 1634 1600 1873 1478 1900 1500 2046];t = [1873 1478 1900 1500 2046 1556];p = [ 2056 2395 2600 2298 1634 1600];%--归一化输入输出-- 映射到[0,1]--%pmax = max(p);pmin = min(p);P = (p-pmin)./(pmax-pmin);tmax = max(t);tmin = min(t);T = (t-tmin)./(tmax-tmin);net =newff(P,T,5,{'tansig','purelin'},'traingdx');%--设置训练参数--% =50; = 0.05;net.trainParam.epochs = 1000; = 1e-3;net.divideFcn= '';[net,tr] = train(net,P,T);A =sim(net,P);a =A.*(tmax - tmin)+tmin;x = 7:12;figureplot(x,t,'+');hold on;plot(x,a,'or');hold off;xlabel('month');ylabel('**')legend('实际','预测')。