MATLAB神经网络与案例精讲源码第2章MATLAB快速入门第4章单层感知器第5章线性神经网络第6章BP神经网络第7章径向基函数网络第8章自组织竞争神经网络第9章反馈神经网络第10章随机神经网络第11章用GUI设计神经网络第13章神经网络应用实例
2023/8/13 23:35:02
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PSO粒子群算法优化神经网络，针对bp神经网络容易陷入局部极小，收敛速度慢的缺点，利用pso优化神经网络，提高了网络的泛化能力。
2023/8/13 20:43:57
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一个bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码，里面备有较为详细的注释，供给初学者！不仅有最初的bp模型，还包括优化的算法，总共有多个程序段，大家可以根据自己的数据情况选择适合的神经网络结构！
2023/8/10 8:21:15
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本文件功能：用BP神经网络预测温湿度。
本次仿真，预测模型为8*8*8*1，输入数据为359天数据（一个小时测一个数据，一天数据为24）。
其中350天数据做训练样本，用来训练BP网络模型的权值和阈值，4天用来做测试样本，用来测试3天左右的温湿度预测值。
本次训练效果比较上次仿真较为准确，判定系数可以达到0.8左右（越靠近1表明仿真效果越好），预测值与实际值点状图基本围绕在主对角线左右，MSE平方误差可以达到0.01，BP网络预测输出图也可以看出预测值的变化趋势基本与期望值一致。
本次仿真存在不足：1.未修改学习率、附加动量等参量没有解决BP网络收敛慢的问题。
2.没有使用全局优化的算法，没有解决BP容易陷入极值点的问题。
这种用BP网络来进行预测的模型网上有很多，但是大多数都是预测风力发电等，可能也是因为该BP模型是40年代所提出，我是没有找到有温湿度的预测，该代码纯属自己改写的，并且运行无误，现在分享出来，让大家节省一些时间去研究更有深度的算法。
本次仿真，预测模型为8*8*8*1，输入数据为359天数据（一个小时测一个数据，一天数据为24）。
其中350天数据做训练样本，用来训练BP网络模型的权值和阈值，4天用来做测试样本，用来测试3天左右的温湿度预测值。
本次训练效果比较上次仿真较为准确，判定系数可以达到0.8左右（越靠近1表明仿真效果越好），预测值与实际值点状图基本围绕在主对角线左右，MSE平方误差可以达到0.01，BP网络预测输出图也可以看出预测值的变化趋势基本与期望值一致。
本次仿真存在不足：1.未修改学习率、附加动量等参量没有解决BP网络收敛慢的问题。
2.没有使用全局优化的算法，没有解决BP容易陷入极值点的问题。
这种用BP网络来进行预测的模型网上有很多，但是大多数都是预测风力发电等，可能也是因为该BP模型是40年代所提出，我是没有找到有温湿度的预测，该代码纯属自己改写的，并且运行无误，现在分享出来，让大家节省一些时间去研究更有深度的算法。
2023/8/2 9:25:48
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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