MATLAB中narx神经网络

narx神经网络是一种非线性自回归神经网络，在MATLAB中可以使用narxnet函数创建和训练这种网络。narxnet函数的用法如下：narxnet(inputDelays, feedbackDelays, hiddenSizes, trainFcn)，其中inputDelays表示输入延迟，feedbackDelays表示输出延迟，hiddenSizes表示隐藏层内神经元个数，trainFcn表示训练功能。例如，可以使用以下代码创建一个包含两个输入延迟、两个输出延迟和10个隐藏层神经元的narx神经网络：net = narxnet(1:2, 1:2, 10)。然后，可以使用train函数对网络进行训练，使用view函数查看网络结构，使用perform函数评估网络性能，使用closeloop函数将网络改为闭环结构，使用removedelay函数移除延时，对网络进行预测等操作。

相关问题

matlab narx神经网络表达式

MATLAB中的NARX（Nonlinear Autoregressive Exogenous）神经网络是一种常用的神经网络模型，它能够用于进行非线性的时序预测和建模。NARX网络通常包含一个多层的前馈神经网络和一个反馈回路，用于处理输入和输出之间的时序关系。

NARX神经网络的表达式可以用如下形式表示：
y(t) = f(y(t-1), y(t-2), ..., y(t-n), u(t-1), u(t-2), ..., u(t-m))

在上述表达式中，y(t)表示输出数据，u(t)表示输入数据，f是一个非线性函数（例如一个多层感知机），n是反馈层的延迟长度，m是输入层的延迟长度。

具体地讲，NARX神经网络的输入层接收当前时间步的输入u(t)以及前m个时间步的输入u(t-1), u(t-2), ..., u(t-m)，反馈层接收前n个时间步的输出y(t-1), y(t-2), ..., y(t-n)。然后，这些输入数据通过隐含层经过神经元的加权和以及激活函数的运算，生成输出y(t)。

通过反向传播算法和训练集数据，NARX网络的权重和偏差可以进行优化，以便更好地拟合预测任务的目标函数。在训练过程中，可以使用各种优化算法，如梯度下降法，来最小化预测误差。

总之，NARX神经网络是一种能够处理时序关系的非线性模型，可以通过适当选择延迟长度和模型结构，以及优化网络参数，用于时序预测、系统建模等任务。

narx神经网络预测matlab代码

您可以在《MATLAB 神经网络43个案例分析》的第40章中找到关于NARX神经网络的实现示例。该书提供了43个案例，涵盖了常见的神经网络类型和相关智能算法，包括BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等。此外，书中还介绍了MATLAB R2012b版本中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。

如果您需要具体的NARX神经网络预测的MATLAB代码，您可以参考资源名为《动态神经网络时间序列预测研究_基于MATLAB的NARX实现_NARX_matlab》的项目。该项目提供了NARX神经网络的完整源码，经过测试校正后百分百成功运行。如果您在下载后遇到任何问题，可以联系项目作者进行指导。