BP神经网络matlab代码 (1)
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%======原始数据输入========
p=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;...
349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;...
445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;...
265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;...
288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;...
348931724568;317245684015;]';
%期望输出
t=[4554292834972261692113913580445126363471385435562659... 4335288240841999288921752510340937293489317245684015... 3666];
pt=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;...
349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;...
445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;...
265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;...
288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;...
348931724568;317245684015;456840153666]';%测试输入数据
tt=[………];%测试输出数据
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%将数据归一化
NodeNum1=12;%隐层节点
TypeNum=1;%输出节点
TF1='tansig';
TF2='tansig';
net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,TypeNum],{TF1
TF2},'traingdx');
inputWeights=net.IW{1,1};%第一层权值输出
inputbias=net.b{1};%第一层偏置
layerWeights=net.LW{2,1};%第二次权值输出
layerbias=net.b{2};%第二层偏置
%构建网络
net.trainParam.show=500;
net.trainParam.epochs=500000;%最长步数
net.trainParam.goal=0.01;%目标误差
net.trainParam.lr=0.3;%学习率
net.trainParam.mc=0.9;%动量
net=train(net,pn,tn);
%网络模拟仿真
a1=sim(net,pn);
figure;%仿真图
plot(1:length(tn),tn,'D',1:length(a1),a1,'S'); title('ѵÁ·ÍøÂç·ÂÕ棺¡ó±íʾԤ²âÖµ---¡õ±íʾʵ¼ÊÖµ'); grid on;
E=tn-a1;%仿真误差
figure;%仿真误差图
plot(1:length(E),E,'-');
title('ѵÁ·Îó²î±ä»¯Í¼');
grid on;
an=sim(net,pt);%测试检验数据仿真
plot(1:length(tt),tt,'o',1:length(an),an,'+'); title('¼ìÑéÍøÂç·ÂÕ棺o±íʾԤ²âÖµ---*±íʾʵ¼ÊÖµ') grid on%增加网格
E1=tt-an;%测试检验数据仿真的误差
figure;误差图
plot(1:length(E1),E1,'-.')
title('¼ìÑéÎó²î±ä»¯Í¼') grid on%网格