神经网络 非线性拟合

神经网络非线性拟合是通过使用BP（反向传播）神经网络来拟合非线性函数。BP神经网络结构通常由输入层、隐含层和输出层组成，其中输入层接收输入参数，隐含层进行计算和处理，输出层给出最终的输出结果。在BP神经网络中，常用的训练算法是反向传播算法，通过迭代调整网络中的权重和偏置值来优化网络的预测能力。

为了进行神经网络的非线性拟合，需要准备一些非线性函数的输入输出数据来训练网络。通常会从非线性函数中随机选取一定数量的输入输出数据，其中一部分用于网络的训练，另一部分用于测试网络的拟合性能。

在MATLAB中，可以利用BP神经网络的学习算法原理和MATLAB工具箱来设计和实现BP神经网络对非线性模型的拟合。你可以使用MATLAB中的m文件或者图形用户界面来进行设计。此外，还可以根据需要进行非线性函数的拟合，并进行相应的仿真和建模。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [BP 神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合](https://blog.csdn.net/m0_48229629/article/details/115144298)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【智能控制实验】基于MATLAB的BP神经网络实现非线性函数拟合设计](https://blog.csdn.net/sgsx11/article/details/122397136)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [基于BP神经网络的非线性函数拟合](https://download.csdn.net/download/m0_61586834/76237124)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]