bp神经网络股票价格预测的MATLAB编程
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P=[];‘输入，开盘价，最高价，最低价，收盘价成交量依次5天的数据’T=[];’输出，即第二日的收盘’net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx');net.trainParam.epochs=1000;‘最大训练次数，根据需要可自行调节’=0.01;‘误差’=0.01;‘学习率’net=train(net,P,T);‘训练网络’test=[];‘待预测数据输入’out=sim(net,test);‘仿真预测’我的这个程序没有进行初始化，你还需要先将数据进行初始化后才能算。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
利用BP神经网络预测股票价格走势 20
什么是BP神经网络？
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BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。
经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。
谁能教我写一个MATLAB实现BP神经网络预测股票价格的编码，我要写毕业论文，不懂，多谢啊！
网络的训练过程与使用过程了两码事。
比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。
这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。
请问您的如何用MATLAB的BP神经网络做股票预测成功了么
bp网络神经预测 是干吗用的？
BP就是后传神经网络算法，可以用来预测股票价格走势（要求已知过去一段时间内的股票最高、最低、收盘、开盘价等信息）、当然也可以用来预测科学工程上的问题。
属于高等数学的范畴，很多看似随机或没有明显规律的数据，都可以尝试使用BP算法推导出未来可能出现的数据。一般使用MATLAB软件编写此类算法。
