DBN深度置信神经网络预测

尹成学院 2023-01-13 01:38:37

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DBN深度置信神经网络预测	DBN深度置信神经网络预测

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基于深度置信网络(DBN)回归预测，深度置信网络DBN回归预测，matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

本文介绍了一种基于深度置信网络和BP神经网络的组合模型，在多输入单输出回归预测任务中取得了较好的预测结果。DBN和BP神经网络分别擅长自动学习特征和进行有监督学习，因此将它们组合起来可以得到更好的回归预测效果。具体来说，我们先使用DBN对数据进行特征提取，得到高质量的特征表示，然后将其输入到BP神经网络中进行有监督学习，得到最终的回归输出结果。本文将介绍一种基于深度置信网络（Deep Belief Network, DBN）和BP神经网络的组合模型，在多输入单输出回归预测任务中取得了良好的效果。

深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）组成的前馈神经网络。我们可以使用自己的数据集来训练网络，或者使用MATLAB自带的示例数据集。至此，我们完成了深度置信网络与RBF神经网络的结合，并进行了多输入单输出的回归预测。注意：在上述代码中，需要将"神经网络工具箱路径"替换为你的MATLAB神经网络工具箱的实际路径。函数创建RBF神经网络，并将DBN网络的输出作为RBF网络的输入。

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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

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