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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：6 p  ]" }# x) _" q2 V
1.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。
6 u6 }; B' w! e2.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。
# R# L; n  V8 L  \9 G6 Z3.load data input output 用于加载输入和输出数据。& p5 |6 p4 c& B" X! T& Q+ P' D
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）。
; }* G" h8 u% \+ \# F  |2 m! U5.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。
. M! V* I8 ?# c# N0 V1 l0 A6.BP网络训练：8 k) [; S( K, A1 a8 j. G5 w
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。
( U/ v. L% o& V6 L% X% @8.设置训练参数，包括训练周期数、学习率和目标误差。& t0 r5 H3 y9 x% y' u, y
9.使用 train 函数来训练神经网络。
: a& E; l( j' ~, O; v& J10.BP网络预测：
  c4 t  K9 c7 l3 }+ b( W. K11.对测试数据进行归一化，以便将其输入神经网络进行预测。( G1 v0 ?. U" u+ m2 m8 B7 E6 h
12.使用 sim 函数来进行网络的前向传播，得到预测输出。
( k" k4 f: F# M13.对预测输出进行反归一化，将其映射回原始数据范围。
8 h, `7 B0 Z3 k+ ?3 g14.结果分析：
* g4 l1 M. e, n( b/ B8 Q) z15.通过绘图显示预测输出和期望输出之间的比较。! K4 [$ {6 G" j+ G. h& x
16.绘制预测误差图，显示网络的性能。& G" `) w8 ]' V$ _& }
17.计算误差的总和。% C' ?* Z% F$ ^0 V* u# t

2 P" ?% F. d) h4 D2 D! Q/ M* J* A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。0 T4 w% h- j8 [3 v* ?) F- O% ~
* F/ [% S/ f" d' o9 ^& i2 O
5 m$ d: b' d" K5 y8 M
. D% b6 X# w2 N- \- R7 P! c

) ?& b8 w0 u/ b; v; A+ {: i5 s; Z1 X7 p# X
" Y+ r' u! R, ?2 B" q

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