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输入和输出数据。创建网络。fitnet（）划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio 训练网络。 train（）根据图表判断拟合好坏。
matlab实现BP神经网络，对风电功率进行预测。输入层的影响因子是风速、风向正弦、风向余弦。
实际上，经过训练之后，神经网络就拟合了输入和输出数据之间的函数关系。只要训练的足够好，那么这个拟合的关系就会足够准确，从而能够预测在其他的输入情况下，会有什么样的输出。
layers参数可以为空， 然后通过add method向模型中添加layer，相对应的通过pop method移除模型中layer。 创建Function API模型，可以调用Keras.Model来指定多输入多数出。 Keras.Model定义： Layers是神经网络基本构建块。
trainParam.epochs= 10000；net= train（net，p，t）；Y=sim（net，p）；隐含层数通常取输入层数的2~5倍，但隐含层数增加相对训练效果会好些。输出结果是根据你的T决定的，你这个如果训练效果好的话输出值的和就为1。
用神经网络建立数学模型的方法如下：准备数据集：神经网络在模式识别、分类、预测等方面具有很强的学习能力和表达能力，在建立数学模型方面也能发挥重要的作用。
学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。
newff函数的格式为：net=newff（PR，[S1 S2 ...SN]，{TF1 TF..TFN}，BTF，BLF，PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。
求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序
样本数据太少，用BP网络预测可能并非好选择。说不定用一般的回归分析效果更好。
Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令，很难一时讲全。下面仅以一个例子列举部分函数的部分用法。更多的函数和用法请仔细查阅Neural Network Toolbox的帮助文档。
参考附件的代码，这是一个电力负荷预测例子，也是matlab编程。BP（Back Propagation）神经网络是是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
示例程序见附件，其为一个简单的时间序列预测算例。其实所有的预测问题，本质都是一样的，通过对样本的学习，将网络训练成一个能反映时间序列内部非线性规律的系统，最终应用于预测。
BP神经网络matlab源程序代码讲解
1、net.trainParam.goal = 10^（-8）；网络误差如果连续6次迭代都没变化，则matlab会默认终止训练。
2、]作为输入，同理得到t=7时候的R值。根据我的神经网络预测，t=6时，R=15，t=7时，R=15。我不知道这个结果是否正确，因为神经网络通常需要大量的数据来训练，而这里给的数据似乎太少，可能不足以拟合出正确的函数。
3、Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令，很难一时讲全。下面仅以一个例子列举部分函数的部分用法。更多的函数和用法请仔细查阅Neural Network Toolbox的帮助文档。
4、net=newff（minmax（pn），[3，1]，{tansig，purelin}，trainlm）；net.trainParam.epochs=1000；net.trainParam.goal =1e-5；net=train（net，pn，tn）；照葫芦画瓢就行，具体参数意义就不说了，自己查阅matlab帮助。
5、BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
6、输入层、隐层的神经元激励函数选为S型函数，输出层***用线性函数purelin。各层的节点数分别为2，训练步数选为1500次。
1、财务bp是业务伙伴的意思。财务bp是连接财务部门与业务部门的关键纽带，这个岗位的人即要懂财务，又要懂业务，同时还要了解财务工作的各个模块，做好桥梁，用财务专业帮助业务部门解决问题。
2、财务bp是业务伙伴的意思。BP，全称是Business Partner，字面意思即业务伙伴。财务BP作为连接财务部门与业务部门的纽带，既要懂财务，又要懂业务。财务BP的根本价值，在于深度了解业务。
3、财务BP的定义 财务BP是指财务商业计划，它是一种财务规划，旨在帮助企业制定有效的财务策略，以满足其经营目标。
