如何用神经网络预测数据,人工神经网络分析方法

如何人工神经网络来预测下一个数值

newff函数建立BP神经网络，历史数据作为样本，例如前n个数据作为输入，输入节点为n。当前数据作为p，输出节点为1。隐层节点根据试凑法得到。

通过matlab的train函数，得到训练好的BP神经网络。再将当前预测点的前n个数据作为输入，输出即为当前的预测值。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

请问：如何用人工神经网络来进行预测？ 35

用第1月到第25月的输入数据，和第1月到第25月的输出数据作为网络的训练数据，然后将你第26月的对应的输入作为网络的输入，就可以得出第26月的输出写作猫。

你可以在网上下个别人使用过的神经网络的模板或工具箱，修改成自己需要的就是了。

怎样用人工神经网络法预测二维色谱柱效 ？如题 谢谢了

摘要二维柱色谱系统是近年来迅速发展的新型色谱方法，柱效与主要影响因素的关系难以用传统方法建立定量模型。

本文采用基于变步长BP算法的人工神经网络，对高效微填充柱──毛细管柱构成的二维柱色谱系统建立了柱效与影响因素的权接拓朴模型，并用于柱效预测和操作条件优化中，取得了较好的效果。

1、前言现代气相色谱已广泛采用了毛细管柱，毛细管柱的分离效能高但柱容量低，直接进样极易造成进样过量，柱管也易被样品中的高沸点组分玷污。

因此，比较理想的方法是在毛细和柱前串接一支短填充柱，构成二维柱色谱系统。

由于二维柱色谱便于实现中心切割、溶剂切割、反吹等切换操作，有利于痕量杂质的测定、有利于保护主柱，并且可简化样品的预处理过程，故近年来这种新型的色谱方法发展十分迅速。

自八十年代起，中科院大连化物所国家色谱研究分析中心对二维柱色谱进行了大量研究工作，卢佩章院士开创性地提出了微填充柱──毛细管柱直接连接的新型系统。

根据这一思想，国振双等以美国PE公司SIGMAI气相色谱仪为基础，在原汽化室中安装了自行研制的高效微填充预柱与石英毛细管柱直接相连接，将一维柱色谱改装为二维柱色谱系统。

并以正构烷烃为样品建立了双柱系统的柱效评价实验方法，指出二维柱色谱系统的柱效主要由预柱柱温、主柱柱温、预柱间压差、预柱与主柱间的放空量所决定，但未建立柱效与因素之间的数学关系。

实际上，这种关系较为复杂，并不能找到一个简单的函数式来表示，如果用传统的建模方法来研究，通常难以奏效。

人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）是近年来迅速发展的研究热点，在生物科学、自动控制、化学工程等领域取得了很大的应用进展。

它是一种新型的黑箱方法，不需要了解输入输出之间的相互关系，其自学习功能能够“记忆”样本所含的信息，网络只是根据训练样本的数据来自动寻找相互关系，给所研究的系统以具体的数学表达，从而使系统的定量化优化和预测成为可能；并且由于其并行计算的性质，计算量不会因为维数增加而发生指数“爆炸”。

在研究系统内复杂关系的建模问题上，人工神经网络显示出其独特的优越性。

2、变步长BP算法人工神经网络我们采用的目前应用比较成熟且应用最广泛的三层BP神经网络模型，它能将样本的输入输出问题转化为一个非线性的优化问题，是从大量实验数据中总结规律的有力手段。

BP网络是由输入层、输出层和隐层所组成的前向连接模型