bp神经网络matlab股票价格预测实例（matlabbp神经网络数据预测）_股票价格

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用matlab中bp神经网络实现由输入值预测输出值的程序

利用matlab实现单输入单输出的预测步骤如下：需要准备好siso预测所需的历史数据，包括输入和输出序列。可以将数据保存为matlab数据文件或者导入到matlab工作空间中。将数据分割成训练集和测试集。

用BP神经网络可以对任意阶乘的训练向量进行训练。然后输出目标向量，最后预测未来的量。

其中参数一是输入数据的范围，参数二是各层神经元数量，参数三是各层传递函数类型。 N=newff([-5 5；-5 5]，[5，5，1]，{'；tansig'；，'；tansig'；，'；purelin'；})； %第3步。训练。这里用批训练函数train。

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。

运行BP，得到26—35时段的EUR/USD汇率值。

BP神经网络预测的步骤：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。

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。

1、BP神经网络预测的步骤：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。

2、net_trainParam.goal = 1e-3；调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net_1，tr]=train(net_1，P，T)；对 BP 网络进行仿真 A = sim(net_1，P)；计算仿真误差 E = T - A；MSE=mse(E)x=[。。

3、用BP神经网络可以对任意阶乘的训练向量进行训练。然后输出目标向量，最后预测未来的量。

bp神经网络matlab股票价格预测实例（matlabbp神经网络数据预测）

matlab 带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子。

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。例子：利用bp神经网络模型建立z=sin(x+y)的模型并检验效果 %第1步。

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。

第0节、引例本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http：//en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到。

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。

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