BP神经网络matlab程序入门实例
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BP神经网络matlab源程序代码）
%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];
ptest=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;2928 34972261;...
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]';
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%将数据归一化
NodeNum1=20;%隐层第一层节点数
NodeNum2=40;%隐层第二层节点数
TypeNum=1;%输出维数
TF1='tansig';
TF2='tansig';
TF3='tansig';
net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum],
{TF1TF2TF3},'traingdx');
%网络创建traingdm
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.epochs=50000;%训练次数设置
net.trainParam.goal=1e-5;%训练所要达到的精度
net.trainParam.lr=0.01;%学习速率
net=train(net,pn,tn);
p2n=tramnmx(ptest,minp,maxp);%测试数据的归一化
an=sim(net,p2n);
[a]=postmnmx(an,mint,maxt)%数据的反归一化，即最终想得到的预测结果plot(1:length(t),t,'o',1:length(t)+1,a,'+');
title('o表示预测值---*表示实际值')
grid on
m=length(a);%向量a的长度
t1=[t,a(m)];
error=t1-a;%误差向量
figure
plot(1:length(error),error,'-.')
title('误差变化图')
grid on。