基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计
利用MATLAB实现BP神经网络的设计[2页]
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利用 36786& 实现 &’ 神经网络的设计
北京交通大学计算机与信息技术学院 杨雁宁
河南财经学院层 前 馈 神 经 网 络 ，因 其 采 用 误 差 反 向传播算法（ ())*) &+,- ’)*.+/+01*2，即 &’ 算法）而得 名 ，是 目 前 应 用 最 为 广 泛 的 神 经 网 络 之 一 。主 要 应 用 于 模 式 识 别 、函 数 逼 近 、数 据 压 缩 及 预 测 等 领 域 。 美 国 的 3+045*)- 公 司 推 出 的 36786& 软 件 包 既 是 一 种 非 常 实用有效的科研编程软件环境，又是一种进行科学和 工程计算的交互式程序。36786& 本身带有神经网络 工具箱，可以大大方便权值训练，减少训练程序工作 量 ，有 效 的 提 高 工 作 效 率 。
一、&’ 网络模型的拓朴结构 &’ 网络一般由三层组成，即输入层、隐含层、输出 层 。 层 与 层 之 间 采 用 全 互 连 方 式 。 9:%: 年 ，;*<=)0 >=,4—?1=@A*2 证明了一个三层的 &’ 网络可以完成任 意的 2 维到 B 维的映射。隐含层的神经元均采用 C 型 函数。输出层可以是线性神经元，也可以是对数 C 形神 经元。 假设 &’ 神经网络每层有 ! 个节点，作用函数为非 线性的 C1/B*1D 型函数，一般采用（" #）E9（F 9G$HI），学 习集包括 % 个样本模式（ &’，( ’）。对第 ) 个学习样本 （ )E9，!，…，%）
二、&’ 网络的 36786& 实现 在 36786& 神经网络工具箱中，有很多 方 便 的 构 建神经网络的函数。对 &’ 网络的实现可以分为四步： 创 建 、初 始 化 、训 练 和 仿 真 。 9$创建 2=5LL。 创建一个 ? 层的 &’ 神经网络的格式如下： *$+ E 2=5LL *$+ E 2=0（LL ’;，MC9 C!…C?N，O7P9 7P!…7P?Q， &7P，&8P，’P） 参数意义：’; 输入向量的取值范围。 C1 第 R 层的神经元个数，总共 ? 层。 7L1 第 R 层的传递函数，缺省值为“ 0+2A1/”。 &7P &’ 网络训练函数，缺省为“ 0)+12@B”。 &8P 权值和阈值学习函数，缺省为“ @=+)2/DB”。 ’P 性能函数，缺省值为“ BA=”。 !$初始化 12（10 ）。使用 2=5LL 创建前馈神经网络 后 ，网 络 会 自 动 地 初 始 化 权 值 和 阈 值 ，缺 省 值 都 是 "。 如果要设置这些初始值，可以使用函数 12（10 ）。 格式：*$+E12（10 2=0） S$训练 0)+12。神经网络的权值和阈值初始化以后， 就 可 以 对 网 络 进 行 训 练 。在 训 练 的 过 程 中 ，网 络 的 权 值 和 阈 值 被 反 复 地 调 整 ， 以 减 少 网 络 性 能 函 数 2=0$.=)H L*)BP,2 的值，直到达到预先的要求。 T$仿 真 A1B（ ）。仿真函数 A1B（ ）用来对网络 进 行 仿 真 。 利 用 此 函 数 ，可 以 在 网 络 训 练 前 后 分 别 进 行 输入输出的仿真，以作比较，从而对网络进行修改评价。 三 、设 计 实 例 建立一个两 层 的 &’ 神 经 网 络$ 输 入 的 范 围 是［ " 9"］，第一层采用正切 C 形神经元，第二层 采 用 线 性 神 经元。样本输入 ’ 和目标输出 7 为： ’ E M" 9 ! S T # U V % : 9"N；
基于MATLAB的BP神经网络人群流量预测的实现
基于MATLAB的BP神经网络人群流量预测的实现BP神经网络是一种常用的人工神经网络，常被应用于预测和分类问题。
基于MATLAB的BP神经网络人群流量预测的实现，可以帮助我们准确预测未来的人流量变化，对于交通管理、城市规划等领域具有重大意义。
BP神经网络是一种有向无环图的前馈神经网络，通过输入层、隐含层和输出层构成。
首先，我们需要搜集历史人流量数据，为了提高预测准确度，我们可以收集多个时间段的人流量数据，如每天的不同时间段、每周的不同工作日等。
然后，我们需要将数据进行归一化处理，将数据值映射到[0,1]之间，以解决输入变量之间的量纲差异。
接下来，我们使用MATLAB来构建BP神经网络模型。
首先，我们需要定义神经网络的输入层、隐含层和输出层的节点个数。
在模型中，输入层的节点个数等于输入数据的特征个数，隐含层的节点个数可以根据经验或者试验进行设定，输出层的节点个数等于需要预测的目标数量。
然后，我们可以使用MATLAB中的nntrain函数或者train函数来训练模型。
在训练模型之前，我们需要将数据集分为训练集和测试集。
训练集用来训练模型的参数，测试集用来评估模型的性能。
我们可以使用MATLAB 中的crossvalind函数进行数据集的随机分割。
接下来，我们可以使用MATLAB中的train函数对模型进行训练。
在训练过程中，我们需要设定训练的最大迭代次数和收敛阈值等参数。
训练过程中，模型会通过不断调整参数来减小预测值与实际值之间的误差。
训练完成之后，我们可以使用模型对未来的人流量进行预测。
我们可以将预测结果与实际数据进行对比，评估模型的预测准确度。
如果模型的预测准确度较低，我们可以通过调整模型的参数、改进神经网络的结构以提高模型的预测性能。
以上就是基于MATLAB的BP神经网络人群流量预测的实现方法。
通过搜集历史人流量数据、归一化处理、构建BP神经网络模型、分割数据集、训练模型和评估模型等步骤，我们可以得到准确的人群流量预测结果。
基于MATLAB的BP神经网络的设计与训练
基于MATLAB 的BP 神经网络的设计与训练张圣楠1,郭文义3,肖力墉2Ξ(1.浙江大学电气工程学院,2.浙江大学信息学院,浙江杭州 310027;3.内蒙古农业大学机电学院,内蒙古呼和浩特 010018) 摘 要:本文介绍了BP 神经网络以及运用matlab 工具箱构造BP 神经网络,并对该神经网络进行训练的方法及过程。
并以函数逼近为例,通过改变被逼近函数的参数、BP 网络隐层神经元的数目、BP 网络的学习算法,比较训练效果的差别,进而得出结论。
关键词:人工神经网络;BP 神经网络;matlab 中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2005)17—0095—041 引言智能控制作为一门新兴的交叉学科,在许多方面都优于传统控制,而智能控制中的人工神经网络由于模仿人类的神经网络,具有感知识别、学习、联想、记忆、推理等智能,更是有着广阔的发展前景。
其中的一种---反向传播网络(Back Propagation Network ,简称BP 网络)是对非线性可微分函数进行权值训练的多层前向网络。
可以说,BP 网络是人工神经网络中前向网络的核心内容,体现了人工神经网络最精华的部分。
本文介绍了运用matlab 工具箱构造BP 神经网络,实现对非线性函数(余弦函数)的逼近,并对该神经网络进行训练的方法及过程。
2 BP 网络反向传播网络(Back Propagation Network ,简称BP 网络)是对非线性可微分函数进行权值训练的多层前向网络。
在人工神经网络的实际应用中,80%-90%的模型是采用BP 网络或它的变化形式。
它主要作用于以下几个方面:1.函数逼近:用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络来逼近一个函数。
2.模式识别:用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来。
3.分类:把输入矢量以所定义的合适的方式进行分类。
4.数据压缩:减少输出矢量的维数以便于数据传输或存储。
用matlab编程实现的基于BP神经网络的预测仿真
0.7753
网络训练过程中的误差记录：
网络实际输出与期望输出的模拟对比：
y(i,j)=1/(1+exp(-net)); %隐含层输出
end
Y(i,:)=[y(i,:),1]; %带阈值隐含层输出
for j=1:outputNums
net=Y(i,:)*W2(:,j); %输出层神经元的输入
legend('T1 is desired output ','O1 is Network real output');
程序运行结果：
网络调整后的权值和阈值：
w1 =
-1.8970 -0.3536 -0.7324 -0.2796 -0.8915 -2.5360
zl(k)=z(k+2); %给样本矩阵ZL赋值
end
HL=(hl-min(min(hl)))/(max(max(hl))-min(min(hl))); %数据归一化
ZL=(zl-min(zl))/(max(zl)-min(zl)); %数据归一化
xlabel('k');ylabel('error');
figure(2);
k=1:H;
plot(k,T1,k,O1,'*'); %期望输出值和BP网络实际输出值
xlabel('k');ylabel('T1andO1');title('BP simulation');
W1(m,n)=W1(m,n)+lc*DW1(m,n)*P(i,m); %隐含层权值阈值的调整
end
基于MATLAB的BP神经网络实现研究
方法与实验设计
基于MATLAB的BP神经网络实现主要包括以下几个步骤：
1、数据预处理：首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操 作。
2、网络设计：根据问题特点选择合适的网络结构，并确定输入层、输出层 和隐藏层的节点数。
3、训练模型：使用MATLAB中的神经网络工具箱进行模型训练。
2、在防止过拟合方面，可以研究更有效的正则化方法和技术，以避免模型 在训练过程中产生过拟合问题。
3、在网络结构设计方面，可以研究更加智能的自适应网络结构设计方法， 以简化人工设计网络的复杂度。
4、可以进一步拓展BP神经网络在其他领域的应用研究，例如自然语言处理、 生物信息学等。
谢谢观看
结论与展望
本次演示研究了基于MATLAB的BP神经网络实现方法，通过实验设计和实验结 果分析，可以得出以下结论：
1、BP神经网络在解决分类、逼近和优化等问题方面具有较好的性能，证实 了其在实际应用中的价值。
2、在超参数调整方面，学习率和迭代次数对模型性能具有重要影响，需要 根据实际问题进行调整。
2、函数逼近：BP神经网络可以用于逼近复杂的非线性函数。例如，在控制 系统、信号处理等领域，可以利用BP神经网络对系统进行建模和预测。
3、优化问题：BP神经网络可以应用于求解各种优化问题。例如，利用BP神 经网络实现函数的最小化、多目标优化等。
然而，目前的研究还存在着一些问题。首先，由于BP神经网络的训练速度较 慢，可能需要进行大量的迭代才能得到较好的结果。其次，BP神经网络的训练过 程中容易出现过拟合问题，这可能导致模型的泛化能力下降。最后，BP神经网络 的性能受到初始参数的影响较大，如何选择合适的参数也是亟待解决的问题。
4、模型评估与优化：通过验证数据集评估模型的性能，并进行参数调整和 优化。
基于Matlab的BP神经网络设计 (1)
第4期(总第137期)2006年8月机械工程与自动化M ECHAN I CAL EN G I N EER I N G & AU TOM A T I ON N o 14A ug 1文章编号:167226413(2006)0420036202基于M atlab 的B P 神经网络设计常晓丽(中北大学自动控制系,山西 太原 030051)摘要:BP 神经网络已广泛应用于非线性建摸、函数逼近、系统辨识等方面,但对实际问题,其模型结构需由实验确定,无规律可寻。
简要介绍了利用M atlab 语言进行BP 网络建立、训练、仿真的方法及注意事项。
关键词:BP 神经网络;M atlab ;设计中图分类号:T P 183 文献标识码:A收稿日期:2006202220作者简介:常晓丽(19752),女,山东烟台人,讲师,硕士研究生。
0 引言人工神经网络(A rtificial N eu ral N etw o rk s 简称ANN )是近年来发展起来的模拟人脑生物过程的人工智能技术。
它由大量的、同时也是很简单的神经元广泛互连形成复杂的非线性系统,已经在信息处理模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。
基于误差反向传播算法的多层前馈网络,即B P 网络,可以任意精度逼近任意的连续函数,主要应用于非线性建模函数逼近模式分类等方面。
1 BP 网络模型20世纪80年代中期,学者R um elhart 、M cC lelland 和他们的同事提出了多层前馈网络(M FNN ,M u tltilayer Feedfo r w ard N eu ral N etw o rk s )的反向传播学习算法,即B P 网络(B ack P rop agati on N etw o rk )学习算法。
B P 网络是一种单向传播的多层前向网络,每一层节点的输出只影响下一层节点的输出,其网络结构见图1。
其中u 和y 分别为网络输入、输出向量,每个节点表示一个神经元。
BP神经网络实验详解(MATLAB实现)
BP神经网络实验详解（MATLAB实现）BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的人工神经网络结构，用于解决分类和回归问题。
在本文中，将详细介绍如何使用MATLAB实现BP神经网络的实验。
首先，需要准备一个数据集来训练和测试BP神经网络。
数据集可以是一个CSV文件，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
一般来说，数据集应该被分成训练集和测试集，用于训练和测试模型的性能。
在MATLAB中，可以使用`csvread`函数来读取CSV文件，并将数据集划分为输入和输出。
假设数据集的前几列是输入特征，最后一列是输出。
可以使用以下代码来实现：```matlabdata = csvread('dataset.csv');input = data(:, 1:end-1);output = data(:, end);```然后，需要创建一个BP神经网络模型。
可以使用MATLAB的`patternnet`函数来创建一个全连接的神经网络模型。
该函数的输入参数为每个隐藏层的神经元数量。
下面的代码创建了一个具有10个隐藏神经元的单隐藏层BP神经网络：```matlabhidden_neurons = 10;net = patternnet(hidden_neurons);```接下来，需要对BP神经网络进行训练。
可以使用`train`函数来训练模型。
该函数的输入参数包括训练集的输入和输出，以及其他可选参数，如最大训练次数和停止条件。
下面的代码展示了如何使用`train`函数来训练模型：```matlabnet = train(net, input_train, output_train);```训练完成后，可以使用训练好的BP神经网络进行预测。
可以使用`net`模型的`sim`函数来进行预测。
下面的代码展示了如何使用`sim`函数预测测试集的输出：```matlaboutput_pred = sim(net, input_test);```最后，可以使用各种性能指标来评估预测的准确性。
求用matlab编BP神经网络预测程序
求用编神经网络预测程序求一用编的程序[。
];输入[。
];输出创建一个新的前向神经网络((),[],{'',''},'')当前输入层权值和阈值{}{}当前网络层权值和阈值{}{}设置训练参数;;;;;调用算法训练网络[]();对网络进行仿真();计算仿真误差;()[。
]'测试()不可能啊我对初学神经网络者的小提示第二步：掌握如下算法:.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第章的第十节：“最小二乘法”。
.在第步的基础上看学习算法、和近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）。
(自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）的第和章。
若看理论分析较费劲可直接编程实现一下节的算法小节中的算法.算法,初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析和证明的内容,直接利用最后的学习规则编个小程序并测试,建议看《机器学习》(机械工业出版社， . 著，中英文都有）的第章和《神经网络设计》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）的第章。
神经网络实例（）分类：实例采用工具箱函数建立神经网络，对一些基本的神经网络参数进行了说明，深入了解参考帮助文档。
例采用动量梯度下降算法训练网络。
训练样本定义如下：输入矢量为[]目标矢量为[ ]——生成一个新的前向神经网络,函数格式：(,[ ],{ }) ,（对于维输入，是一个的矩阵，每一行是相应输入的边界值）第层的维数第层的传递函数, ''反向传播网络的训练函数, ''反向传播网络的权值阈值学习函数, ''性能函数, ''——对神经网络进行训练，函数格式：()，输入参数：所建立的网络网络的输入网络的目标值,初始输入延迟,初始网络层延迟,验证向量的结构, []测试向量的结构, []返回值：训练之后的网络训练记录(训练次数及每次训练的误差)网络输出网络误差最终输入延迟最终网络层延迟——对神经网络进行仿真，函数格式：[] ()参数与前同。
基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计
第25卷第4期 计算机应用与软件Vo l 125No .42008年4月 Co m puter Applicati o ns and Soft w are Apr .2008基于MATLAB 的BP 神经网络预测系统的设计李 萍 曾令可 税安泽 金雪莉 刘艳春 王 慧(华南理工大学 广东广州510640)收稿日期:2006-04-25。
李萍,博士,主研领域:材料技术装备及计算机在材料中的应用。
摘 要 利用MAT LAB 设计了BP 神经网络预测系统。
介绍了MATLAB 的BP 神经网络工具箱函数和图形用户界面,详细介绍了BP 神经网络预测系统的设计,并对所设计的预测系统进行了性能评价。
系统具有良好的性能,在很多领域可以发挥较大的作用。
关键词 MATLAB BP 神经网络 预测DESI GN OF FORECAST S YSTEM OF BACK PROPAGATI ON NEURALNET WORK BASED ON MATLABL i Ping Zeng L i n gke ShuiAnze Ji n Xueli Liu Y anchun W ang H u i(S ou t h Ch i na Un i versit y of T e chnolo gy,G uangzhou 510640,G uangd ong,Ch i na )Abstrac t Forecast syste m of Back P ropaga tion neural ne t w ork is developed by MATLAB .The functions i n the too l box o f Back P ropagati on neura l net wo rk and the g raph ica l use r i nter f aces o fMATLAB are i ntroduced .T he desi gn o f forecast system o f Back P ropagati on neura l net wo rk is ana l yzed i n deta i,l and t he perfo r m ance o f the f o recast syste m is ev al uated .T he resu lt i nd i cates tha t the sy stem has good pe rf o r m ance ,and it is use f u l in m any fi e l ds .K eywords MATLAB Back propaga ti on neura l net w ork F orecast0 前 言在系统辨识和预测中,需要建立性能好的、稳定的模型对系统进行准确地辨识和预测。
基于MATLAB的BP人工神经网络设计
基于MATLAB的BP人工神经网络设计目录
一、介绍1
1.1研究背景1
1.2BP神经网络1
二、BP神经网络的设计3
2.1BP神经网络模型原理3
2.2BP神经网络模型参数5
2.3权重偏置矩阵更新方法6
三、MATLAB实现BP神经网络8
3.1MATLAB软件环境8
3.2代码实现8
3.3实验结果10
四、结论及展望12
一、介绍
1.1研究背景
人工神经网络(ANNs)被归类为一种模拟生物神经网络的模型，具有高度学习能力和自适应性，用于解决有关模式识别、拟合曲线、识别图像、辨识声音、推理、预测等问题。
在这些任务中，Backpropagation (BP)神
经网络是应用最广泛的神经网络结构。
BP神经网络是一种反向传播的多
层前馈神经网络，它的结构简单、计算方法有效，可以学习训练集的特征，在测试集上取得较好的精度。
1.2BP神经网络
BP神经网络(或叫反向传播网络，BP网络)是一种多层前馈神经网络，它是由对神经网络训练的单步算法“反向传播算法”δ开发的。
BP神经
网络由输入层、隐层和输出层构成，它将被调节的参数及权值分配给每个
网络层，以调整网络性能的训练过程。
基于MATLAB的BP神经网络算法及通用界面设计
基于MATLAB的BP神经网络算法及通用界面设计苗峰（21225075）浙江大学机械电子工程专业目录基于MATLAB的BP神经网络算法及通用界面设计 (1)1作业题目描述 (2)2BP基本算法的MATLAB实现 (2)2.1BP基本算法的程序框图 (2)2.2算法实现步骤 (3)2.3MATLAB 算法实现代码（截取） (5)2.4训练结果展示 (6)2.5结果分析 (6)3基于MATLAB神经网络学习通用界面设计 (7)3.1通用界面功能介绍 (7)3.2界面实现方式及关键代码 (9)4利用自主界面对BP及其改进算法效果的探究 (11)4.1不同目标函数逼近余弦函数 (11)4.2不同节点函数对效果的影响 (12)4.3相同学习算法对不同目标函数的适应 (13)4.4总结 (14)1作业题目描述用三层BP 网络来模拟单输入单输出系统。
设初始化 时，取网络节点个数如图。
试画出BP 算法详细框图，编写BP 程序，用符合 的100组样本进行训练，看训练完成后，网络对的逼近效果，神经网络的节点模型如图 1-1。
若效果不理想，再增加一个5节点的隐层，然后再训练，结果如何？N (2)图 1-1 神经网络节点模型2BP 基本算法的MATLAB 实现2.1 BP 基本算法的程序框图误差反向传播算法（Error Back －propagation Training ，简称BP 网络）可以逼近任意连续函数，具有很强的非线性映射能力，而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，所以它在许多应用领域中起到重要作用。
BP 算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。
算法程序的框图如图 2-1：()1q ijW =|cos |([2,2])y x x ππ=∈-图 2-1 算法程序框图2.2 算法实现步骤 2.2.1给定100组输入输出样本为表示通用性，用变量表示具体的输入输出样本，样本值见表 2-1：表 2-1 输入输出样本2.2.2 权值初始化及样本原始输出根据题意，初始权值全部置为1，即1)0()( q ij W ；取第一组样本，则网络的输出值如下：(1)(0)(0)1111(1)(1)11(1)(0)(0)2211(1)(1)22(1)(0)(0)3311(1)(1)33(2)(1)(1)(1)(1)(1)(1)1111122133(2)(2)11(2)(1)(1)(1)(1)(1)(1)2211222233(2)2()()()()N W X X f N N W X X f N N W X X f N N W X W X W X X f N N W X W X W X X =======⨯+⨯+⨯==⨯+⨯+⨯(2)2(2)(1)(1)(1)(1)(1)(1)3311322333(2)(2)33(2)(1)(1)(1)(1)(1)(1)4411422433(2)(2)44(3)(2)(2)(2)(2)(2)(2)(2)(2)1111122133144(3)1()()()()f N N W X W X W X X f N N W X W X W X X f N N W X W X W X W X Y f N ==⨯+⨯+⨯==⨯+⨯+⨯==⨯+⨯+⨯+⨯= 2.2.3 权系数调整对于输出层，W ij (p)(0)=1，权值)2(14)2(13)2(12)2(11,,,W W W W 调整依据如下公式：(2)(3)(2)111111(2)(2)(2)111111()'()(1)(0)D d Y f N X WWDμ=-⨯⨯=+⨯(2)(3)(2)121112(2)(2)(2)121212(2)(3)(2)131113(2)(2)(2)131313(2)(3)(2)141114(2)(2)(2)141414()'()(1)(0)()'()(1)(0)()'()(1)(0)D d Y f N X W W D D d Y f N X W W D D d Y f N X W W D μμμ=-⨯⨯=+⨯=-⨯⨯=+⨯=-⨯⨯=+⨯ 2.2.4 隐层权系数调整对于第2隐层，与节点X 1(1)联系的权系数调整公式如下：(1)(3)(2)(2)(1)111111111(1)(1)(1)111111(1)(3)(2)(2)(1)211111221(1)(1)(1)212121(1)(3)(2)(2)311111331[()'()]'()(1)(0)[()'()]'()(1)(0)[()'()]'()D d Y f N W f N X W W D D d Y f N W f N X W W D Dd Y f NW f N Xμμ=-⨯⨯⨯⨯=+⨯=-⨯⨯⨯⨯=+⨯=-⨯⨯⨯⨯(1)(1)(1)(1)313131(1)(3)(2)(2)(1)411111441(1)(1)(1)414141(1)(0)[()'()]'()(1)(0)W W D D d Y f N W f N X W W D μμ=+⨯=-⨯⨯⨯⨯=+⨯同样的，与节点X 1(1) ，X 1(1) ，X 1(1)联系的各权系数调整算法简列如下：(1)(3)(2)(2)(1)121111112(1)(1)(1)121212(1)(3)(2)(2)(1)221111222(1)(1)(1)222222(1)(3)(2)(2)131111113[()'()]'()(1)(0)[()'()]'()(1)(0)[()'()]'()D d Y f N W f N X W W D D d Y f N W f N X W W D D d Y f NWf NX μμ=-⨯⨯⨯⨯=+⨯=-⨯⨯⨯⨯=+⨯=-⨯⨯⨯⨯(1)(1)(1)(1)131313(1)(3)(2)(2)(1)141111114(1)(1)(1)141414(1)(0)[()'()]'()(1)(0)W W D D d Y f N W f N X W W D μμ=+⨯=-⨯⨯⨯⨯=+⨯第1隐层的调整公式省略。
BP神经网络的设计实例(MATLAB编程)
神经网络的设计实例(MATLAB编程)例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。
训练样本定义如下：输入矢量为p =[-1 -2 3 1-1 1 5 -3]目标矢量为t = [-1 -1 1 1]解：本例的MATLAB 程序如下：close allclearecho onclc% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对BP 神经网络进行训练% SIM——对BP 神经网络进行仿真pause% 敲任意键开始clc% 定义训练样本P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3]; % P 为输入矢量T=[-1, -1, 1, 1]; % T 为目标矢量pause;clc% 创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值inputWeights=net.IW{1,1}inputbias=net.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerWeights=net.LW{2,1}layerbias=net.b{2}pauseclc% 设置训练参数net.trainParam.show = 50;net.trainParam.lr = 0.05;net.trainParam.mc = 0.9;net.trainParam.epochs = 1000;net.trainParam.goal = 1e-3;pauseclc% 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络[net,tr]=train(net,P,T);pauseclc% 对BP 网络进行仿真A = sim(net,P)% 计算仿真误差E = T - AMSE=mse(E)pauseclcecho off例2 采用贝叶斯正则化算法提高BP 网络的推广能力。
在本例中，我们采用两种训练方法，即L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。
基于MATLAB的BP神经网络设计
基于MAT LAB的BP神经网络设计3孙 帆 施学勤(华中科技大学控制科学与工程系 武汉 430074)摘 要 BP神经网络已广泛应用于非线性建摸、函数逼近、系统辨识等方面,但对实际问题,其模型结构需由实验确定,无规律可寻。
简要介绍利用MAT LAB语言进行BP网络建立、训练、仿真的方法及注意事项。
关键词 BP 神经网络 MAT LAB语言 设计中图分类号 TP1831 引言人工神经网络(A rtificial Neural Net w orks简称ANN)是近年来发展起来的模拟人脑生物过程的人工智能技术。
它由大量的、同时也是很简单的神经元广泛互连形成复杂的非线性系统,已经在信息处理模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。
尤其是基于误差反向传播(Er2 r or Back Pr opagati on)算法的多层前馈网络(Multi2 p le Layer Feed for ward Net w ork)(简称BP网络),可以以任意精度逼近任意的连续函数,所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。
虽然BP神经网络是目前应用最广泛、研究较多的一种网络。
但是关于它的开发设计目前为止还没有一套完整的理论。
本文在参考其他文献[1]～[3]的基础上,给出BP神经网络设计的一些共性的原则。
2 BP神经网络设计步骤BP网络的设计主要包括输入层,隐层,输出层及各层之间的传输函数几个方面。
2.1 网络层数大多数通用的神经网络都预先预定了网络的层数,而BP网络可以包含不同的隐层。
但理论上已经证明,在不限制隐含节点数的情况下,两层(只有一个隐层)的BP网络可以实现任意非线性映射。
在模式样本相对较少的情况下,较少的隐层节点,可以实现模式样本空间的超平面划分,此时,选择两层BP网络就可以了;当模式样本数很多时,减小网络规模,增加一个隐层是有必要的,但是BP网络隐含层数一般不超过两层。
2.2 输入层的节点数输入层起起缓冲存储器的作用,它接收外部的输入数据,因此其节点数取决于输入矢量的维数。
MATLAB下BP神经网络设计
MATLAB下BP神经网络的设计开发BP网络在神经网络工具箱中的仿真本文利用Matlab6.5神经网络工具箱，以一组动态冲击实验数据为例建立网络模型。
实验数据共有13组，将其中对曲线形状有关键性影响的10组数据作为网络的训练数据，另外3组作为测试数据用以验证网络的预测性能。
①BP网络的建立在建立BP神经网络时，首先要根据应用的问题确定网络结构，即选择网络的层数和隐层节点数。
由于本例中实验数据较少，采用最基本的两层网络就可以很好地逼近未知函数了。
隐层节点数的选择在神经网络的应用中一直是一个复杂的问题：隐层节点数过多，将导致网络的预测能力不够，并容易导致网络陷入局部极小值难以跳出；隐层节点数过少，网络训练不出来，或不能识别以前没有的样本，且容错性差。
在设计中，比较实际的做法是通过对不同神经元数的网络进行训练、对比，找出网络效果最好时的隐层节点数。
在本例中，经大量的训练、对比，最终取中间隐层节点数为10。
另一方面，BP隐层传递函数采用正切Sigmoid 函数tansig，可以逼近任意非线性函数；输出层神经元则采用线性函数purelin，可以把输出值释放到任意值。
至此，一个1-10-1的神经网络模型建立完毕。
②BP网络的训练Matlab神经网络工具箱为用户提供了三种可用于BP网络的训练函数，它们是：trainbp、trainbpx和trainlm。
它们用法类似，采用不同的学习规则。
trainlm训练函数使用Levenberg-Marquardt算法，是三种规则中迭代次数最少、训练速度最快的一个，缺点是该算法在每次迭代时的计算量比其他算法大，故需要大量的存储空间，对于参数很大的应用是不实用的，考虑到待处理问题的参数较小，因此采用trainlm训练函数。
目标误差设为0.01，最大训练步数设为10 000。
设定好参数之后开始训练网络，训练结果显示：网络在训练了32次之后达到目标误差0.01，训练停止。
③BP网络的测试由于初始值取随机值，每次训练得到的结果都不相同，经多次训练得到最好的结果，并记录下此时的权值和阈值。
用matlab编BP神经网络预测程序加一个优秀程序
求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序P=[。
];输入T=[。
];输出% 创建一个新的前向神经网络net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')% 当前输入层权值和阈值inputWeights=net_1.IW{1,1}inputbias=net_1.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerWeights=net_1.LW{2,1}layerbias=net_1.b{2}% 设置训练参数net_1.trainParam.show = 50;net_1.trainParam.lr = 0.05;net_1.trainParam.mc = 0.9;net_1.trainParam.epochs = 10000;net_1.trainParam.goal = 1e-3;% 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络[net_1,tr]=train(net_1,P,T);% 对BP 网络进行仿真A = sim(net_1,P);% 计算仿真误差E = T - A;MSE=mse(E)x=[。
]';%测试sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%不可能啊我200928对初学神经网络者的小提示第二步：掌握如下算法:2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法”。
3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社，Richard O. Duda等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）。
用matlab编BP神经网络预测程序
求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序P=[。
];输入T=[。
];输出% 创建一个新的前向神经网络net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')% 当前输入层权值和阈值inputWeights={1,1}inputbias={1}% 当前网络层权值和阈值layerWeights={2,1}layerbias={2}% 设置训练参数= 50;= ;= ;= 10000;= 1e-3;% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络[net_1,tr]=train(net_1,P,T);% 对 BP 网络进行仿真A = sim(net_1,P);% 计算仿真误差E = T - A;MSE=mse(E)x=[。
]';%测试sim(net_1,x)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%不可能啊我200928对初学神经网络者的小提示第二步：掌握如下算法:2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法”。
3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社，Richard O. Duda等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）。
(自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）的第15和16章。
BP神经网络预测的MATLAB实现
> > net. trainParam. show = 500; > > net = train ( net, P, T)
显示的数据与所设计的网络模型相符 ,且如图显见网 络学习迭代到 411次时 ,就达到了学习精度 0. 004 996 74, 其学习速度较快 。
(六 )测试 BP神经网络 将测试的输出数据还原 ,与实际人数比较 (见表 1) ,说 明 BP神经网络预测的 MATLAB实现是可行的 。
BP神经网络的MATLAB实现总结
作者：陈克忠本文章数据来自于网络概述：本篇文章主要总结了运用MATLAB工具实现BP神经网络的预测功能的步骤，然后结合算例写出MATLAB程序。
1，步骤总结BP神经网络可以用来做时间序列的预测，下面给出用MATLAB实现预测的步骤。
1，整理原始数据2，将原始数据分为训练数据和测试数据两类3，分别对训练数据和测试数据进行归一化处理（关于为什么要归一化网上有很多解释）4，确定隐含成神经元个数，用MATLAB函数建立网络5，设置训练参数进行训练6，测试网络，即用训练好的网络来对一组数据进行预测7，将第6步得到的预测结果反归一化，得到与原始数据同一数量级的数据8，误差分析二，算例分析下面将结合算例运用MATLAB实现BP神经网络的预测。
1. 问题的描述公路运量主要包括公路的客运量和公路货运量两个方面。
公路运量主要包括公路的客运量和公路货运量两个方面。
据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，下图给出了某县1990-2009年20年的数据结合数据运用MATLAB工具建立BP神经网络对该县今后公路客运量和货运量进行预测。
程序如下：clearclc%%1,整理原始数据sqrts=[20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];%人口数量sqjdcs=[0.6 0.75 0.85 0.91 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6 2.7 2.85 2.95 3.1];%机动车数量sqglmj=[0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];%公路面积glkyl=[5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];%公路客运量glhyl=[1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];%公路货运量p=[sqrts;sqjdcs;sqglmj];%输入t=[glkyl;glhyl];%输出%%2，将原始数据分类为训练数据和测试数据p_train = p(:,1:19);t_train = t(:,1:19);p_test = p(:,20);t_test = t(:,20);%%3，归一化训练数据和测试数据[pn_train,minp,maxp,tn_train,mint,maxt]=premnmx(p_train,t_train);%将输入数据归一化pn_test=tramnmx(p_test,minp,maxp);%将测试数据归一化%4确定隐含层神经元个数，并建立网络n = 6;net = newff(pn_train,tn_train,n);%5设置网络参数%该案例运用默认参数%6训练网络net = train(net,pn_train,tn_train);%6运用测试数据仿真results=sim(net,pn_test);%对预测数据进行反归一化results=postmnmx(results,mint,maxt);%误差分析err = t_test – results %预测数据与真实数据之间的差值err2 = err./t_test %误差率plot(t_test,'b');hold onplot(results,'r');如图红线为预测值，蓝线为真实值年份 2004 2005 2006 2007 2008 2009 人口数量 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63 机动车数量 2.50 2.60 2.702.85 2.953.10 公路面积 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79 公路客运量 25107 33442 36836 40548 42927 43462 公路货运量 13320 16762 18673 20724 20803 21804。
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第25卷第4期 计算机应用与软件Vol 125No .42008年4月 Co mputer Applicati o ns and Soft w are Apr .2008基于MATLAB 的BP 神经网络预测系统的设计李 萍 曾令可 税安泽 金雪莉 刘艳春 王 慧(华南理工大学 广东广州510640)收稿日期:2006-04-25。
李萍,博士,主研领域:材料技术装备及计算机在材料中的应用。
摘 要 利用MATL AB 设计了BP 神经网络预测系统。
介绍了MATLAB 的BP 神经网络工具箱函数和图形用户界面,详细介绍了BP 神经网络预测系统的设计,并对所设计的预测系统进行了性能评价。
系统具有良好的性能,在很多领域可以发挥较大的作用。
关键词 MATLAB BP 神经网络 预测DE SIGN OF FORECAST S YSTEM OF BACK PROPAGAT ION NEURALNETW ORK BASED ON MATLABL i Ping Zeng L i n gke ShuiAnze Ji n Xueli Liu Y anchun WangH u i(Sou t h Ch i na Un i versit y of T e chnolo gy,Guangzhou 510640,Guangd ong,Ch i na )Abstr ac t Forecast syste m of Back P ropaga tio n neural ne t w ork is developed byMATLAB .The functio ns i n the tool box of Back P ro pagati onneura l net work and the graph ica l use r i nter f aces ofMATLAB are i ntro duced .The desi gn of forecast system of Back P ro pagati on neura l net work is ana l yzed i n deta i,l and t he perfor m ance of the f orecast syste m is eval uated .The resu lt i nd i cates tha t the system has goo d pe rf or m ance ,and it is use f u l in m any fi e l ds .K eywords MATLAB Back propaga ti on neura l net work F orecast0 前 言在系统辨识和预测中,需要建立性能好的、稳定的模型对系统进行准确地辨识和预测。
对于线性系统,利用传统的系统辨识方法,可以得到较完美的解决。
但对于非线性系统,传统的系统辨识方法就显得无能为力了。
相比之下,对于非线性系统,神经网络显示了明显的优越性。
因为神经网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力,将神经网络应用于非线性系统的辨识和预测,可以不受非线性模型的限制,便于给出工程上易于实现的学习算法。
BP (B ack P ropagati on)神经网络是一种多层前馈神经网络,名字源于网络权值的调整规则采用的是后向传播学习算法,即BP 学习算法。
据统计,80%~90%的神经网络模型采用了BP 神经网络或者它的变化形式。
目前,已经有一些比较成熟的神经网络软件包,其中MATL AB 的神经网络工具箱应用最为广泛。
1 BP 神经网络1.1 BP 学习算法BP 学习算法是R u m elhart 等在1986年提出的。
它是一种监督式的学习算法,通过连续不断地在相对于误差函数斜率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标。
每一次权值和偏差的变化都与网络误差的影响成正比,并以反向传播的方式传递到每一层。
BP 学习算法由两部分组成:信息的正向传播与误差的反向传播。
在正向传播过程中,输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。
如果在输出层没有得到期望的输出,则计算输出层的误差变化值,然后转向反向传播,通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回来修改各层神经元的权值直至达到期望目标。
1.2 BP 神经网络BP 神经网络的产生归功于BP 算法的获得。
它有一个输入层、一个输出层和一个或多个隐含层,同层神经元间无关联,异层神经元间向前连接。
根据对象的复杂程度,选择适当的网络结构,就可以实现从输入空间到输出空间的任意非线性函数的映射。
BP 神经网络主要用于:(1)函数逼近:用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络逼近一个函数;(2)系统辨识和预测:用一个特定的输出矢量将它与输人矢量联系起来;(3)分类:把输人矢量以所定义的合适方式进行分类;(4)数据压缩:减少输出矢量维数以便于传输或存储。
2BP神经网络的工具箱函数MATLAB神经网络工具箱中包含了许多用于BP神经网络分析与设计的函数,表1列出了常用函数的名称及用途。
利用这些函数可以根据需要设计不同的BP神经网络,并能够对其性能进行评价,以图像的形式表示出来,即直观又形象。
表1BP神经网络的常用函数表函数类型函数名称函数用途创建函数ne w ff创建级联前向网络newcf创建前向B P网络ne w ff d创建存在输入延迟的前向网络传递函数logsi g S型的对数函数t an si g S型的正切函数pureli n纯线性函数训练函数trai nb f g BF GS准牛顿BP算法函数trai ngd梯度下降B P算法函数tra i ngdm梯度下降动量B P算法函数学习函数l earngd梯度下降权值\阈值学习函数l earngd m梯度下降动量权值\阈值学习函数性能函数m se均方误差性能函数m sereg均方误差规范化性能函数显示函数p l otperf绘制网络的性能p l otes绘制一个单独神经元的误差曲面plot ep绘制权值和阈值在误差曲面上的位置errs u rf计算单个神经元的误差曲面3MATLAB图形用户界面的实现3.1图形对象的属性本系统都采用控制框图形对象,让用户进行某些操作,或设置选项或属性。
表2列出了控制框的一些基本属性。
表2控制框的一些基本属性Call back MATLAB回调串,当u icon trol激活时,回调串传给函数eva;l初始值为空矩阵。
En able{on}:of:f 控制框使能状态u icon trol使能。
激活u i contro,l将Call back字符串传给evalu icntro l不使能,标志串模糊不清。
激活u i2 control不起作用Stri ng文本字符串Style{p u s hb utton}:rad i obu tton:ch eck box:ed it:tex t:slider:fram e:popum enu:定义u icon tro l对象的类型按钮键:选择时执行一个动作。
无线按钮键:单独使用时,在两个状态之间切换;成组使用时,让用户选择一个选项检查框:单独使用时,在两个状态之间切换;成组使用时,让用户选择一个选项可编辑框:显示一个字符串并可让用户改变静态文本框:显示一个字符串滑标:让用户在值域范围内选择一个值。
框架:显示包围一个或几个u i con tr ol的框架,使其形成一个逻辑群。
弹出式菜单:含有许多互斥的选择的弹出式菜单V al ue u icon tro l的当前值。
Tag文本串3.2对图形对象的控制下面以/预测0按钮为例,说明如何实现/预测0按钮的控制功能。
functi on pu s hbutton_yuce_Call back(hObject,eventdata,hand l es)M/预测0按钮回调函数gl obal net M定义net为全局变量yuce_yangben=str2num(get(hand les.ed it_yuce_yangben,c Stri ng c));M将预测样本的文本转换为数组yuce_yangben=yuce_yangben c;M数组转置s i ze_yuce_yangb en=s i ze(yuce_yangb en);M预测样本数组的大小if(s i ze_yuce_yangben([1])==get(hand les.popupm enu_s hu ruceng_num,cVal u e c))M如果样本数组的行数与输入层的神经元数相等,则执行M下列命令yuceji eguo=si m(net,yuce_yangben);M对预测样本进行仿真yuceji eguo=yucejieguo c;M仿真结果数组转置set(hand les.ed it_yuce ji eguo,c Stri ng c,num2str(yucejieguo));M将仿真结果显示在预测结果输出文本框内set(hand les.pus hbu tt on_baocun,c Enab le c,c on c);M将/保存0按钮设置为可用els e M否则warnd l g(c预测样本每组个数与输入层神经元个数不一致,请重新输入!c,c预测,样本输入警告c);M弹出警告对话框set(handles.ed it_yuce ji eguo,c Stri ng c,d);M将预测结果输出文本框清空end M结束4BP神经网络预测系统的设计4.1BP神经网络预测系统界面的设计系统主界面主要有三部分:(1)BP神经网络的设计;(2)BP神经网络的训练;(3)利用训练好的BP神经网络的进行预测。
4.2BP神经网络预测系统运行流程运行系统,出现系统主界面,首先设置BP神经网络,然后利用已知的样本对网络进行训练,最后就可以利用训练好的BP神经网络对未知的样本进行预测。
当进行训练或预测时,如果BP神经网络的设置与训练样本的输入及预测样本的输入不一致的时候会弹出警告对话框。
BP神经网络训练完成后,会显示训练过程的曲线,如图1所示,并且按/绘制训练结果0按钮,将弹出训练结果图,如图2所示。
按/保存0按钮,结果将保存为一个以当前日期及时间数字为文件名的文本文档(200641416112.89.txt),该文档保存了所有处理的信息。
运行流程如图3所示。
图1BP神经网络的训练过程图2BP神经网络的训练结果(下转第184页)系统,也能应用于其他疲劳检测系统中,例如驾驶员疲劳检测等。
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