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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：
0 l' W6 f' N( _9 x3 U' E1.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。$ ?( X$ G/ Q8 w; |& s( }4 h
2.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。
: x+ R* x( q( P3.load data input output 用于加载输入和输出数据。
. o9 r  |. x5 O4.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）。! m% _; P0 {: M7 S* e8 q
5.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。
$ H( J3 |9 G/ P4 ^: O2 N6.BP网络训练：
" ?7 n8 [$ O1 A) H4 Q, ~" J: v7.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。% C5 V$ u( a! r4 f
8.设置训练参数，包括训练周期数、学习率和目标误差。
4 Y7 M% p+ {1 v+ s9.使用 train 函数来训练神经网络。
. m1 O% }  `6 t. X10.BP网络预测：' m! \, I8 n! e& J/ P" }: P
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。
6 z% V0 h7 ^, g7 t' m12.使用 sim 函数来进行网络的前向传播，得到预测输出。
/ l) Y, S5 p/ X13.对预测输出进行反归一化，将其映射回原始数据范围。1 R9 P$ q6 z5 E0 Z. U4 n
14.结果分析：
- R. |5 }6 w/ Z15.通过绘图显示预测输出和期望输出之间的比较。/ u+ ^3 P$ x" U  _" x! X- ]0 K) z- I
16.绘制预测误差图，显示网络的性能。( Q1 z& r0 a. d9 M& H8 J, U  W
17.计算误差的总和。" @) k' E$ N1 s; \; i1 E% W% |
+ E8 j3 R2 b! {8 o: D7 }) h8 O) n
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。5 K4 I" M0 I5 I! {1 q

/ y6 h8 q7 ?9 z' _9 Y: S& B( P, l: p- \  p
# L" s, f3 d" x2 O8 Z) \
1 K9 b0 M) J6 t, Q
  o, ?% {! D( q

3 \) ?; }& d' A5 K5 i0 G# ?( B

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