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标题: 基于双隐含层BP神经网络的预测任务(代码) [打印本页]

作者: 2744557306    时间: 2023-10-15 10:18
标题: 基于双隐含层BP神经网络的预测任务(代码)
这段代码是一个MATLAB示例,用于实现基于双隐含层BP神经网络的预测任务。让我解释一下它的主要部分:
1 y+ X* h! z5 W; @, E2 W: x1.清空环境变量:clc 和 clear 用于清空MATLAB的命令窗口和工作区,确保开始时没有任何残留变量。
# g1 @5 q  o1 k3 ]0 V: c9 X2.训练数据和预测数据提取及归一化:这一部分涉及数据加载和处理。
* l- B# @& e6 v) C5 L" t3.load data input output 用于加载输入和输出数据。$ e/ e* N/ W3 G" g) X+ q5 z  A
4.随机排序数据,将数据集分为训练数据(前1900个数据点)和测试数据(后100个数据点)。
$ T: A6 S) v9 Z0 j5.使用 mapminmax 函数进行归一化处理,将输入和输出数据映射到一个指定范围内,以加速神经网络的训练。6 o  C! R- b" {7 k" f7 s2 n
6.BP网络训练:, Z6 y+ [7 p, @4 b0 ]3 S: J7 i! Z
7.net=newff(inputn,outputn,[5 5]) 创建一个具有两个隐含层的BP神经网络,每个隐含层包含5个神经元。
" }' i) M6 j9 t1 E8 q# u8.设置训练参数,包括训练周期数、学习率和目标误差。; U  ]- j4 W% d' ]5 ?. Z' H
9.使用 train 函数来训练神经网络。
/ t: s6 C' t& Z' D0 V* }, ?! z. W10.BP网络预测:
$ ]- Y2 J" Z5 @- s% _11.对测试数据进行归一化,以便将其输入神经网络进行预测。3 a- `" Z* |# }& ~, F0 D, g  v
12.使用 sim 函数来进行网络的前向传播,得到预测输出。
; a+ J$ U- n4 {+ h/ [* X1 S7 x13.对预测输出进行反归一化,将其映射回原始数据范围。) O& n3 }: p/ }) [6 }. r
14.结果分析:
. ?. i8 P. s2 v% I! q# l15.通过绘图显示预测输出和期望输出之间的比较。
" N* y$ a& d& T4 x7 M; ]* E" b16.绘制预测误差图,显示网络的性能。/ c; h+ H; D" n5 d
17.计算误差的总和。0 D) }& z  }! [; L5 d

9 E; U4 W. Y4 \3 X. Z/ _. ?. Q这段代码的主要目的是演示如何使用MATLAB创建、训练和评估一个基于BP神经网络的预测模型。具体数据和问题域可能需要根据你的应用进行适当的修改。
/ E7 J  m  A$ F8 H7 H6 a; P9 g: B2 W9 ~
7 F) [  i; t/ R$ m" T) ^' ~
$ z. C2 `$ S& J1 b0 ?

0 z+ j5 x4 @' K, _5 |2 U/ l5 f5 S( Q
( v* Q( ~5 U! G2 x
8 r/ _4 d$ D' ]8 T- Q

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