基于双隐含层BP神经网络的预测任务（代码）

2744557306

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：
! G8 ?+ |1 P1 O1.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。
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。
3.load data input output 用于加载输入和输出数据。
+ y' h4 ~0 e( A- `, `3 G4.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）。
5 ^7 E% A6 Y( T0 z5.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.BP网络训练：
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。
) M& W+ J6 N  I) h6 P8 t8 I8.设置训练参数，包括训练周期数、学习率和目标误差。
, l% g! Y5 s! {& |0 j9.使用 train 函数来训练神经网络。
10.BP网络预测：
; N  f* t7 q, S$ a7 D. l! M9 |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。
, P' P, E8 \4 O9 Y. X2 x  v12.使用 sim 函数来进行网络的前向传播，得到预测输出。
2 A" M  |) K' a; f+ A/ l1 I13.对预测输出进行反归一化，将其映射回原始数据范围。
14.结果分析：
15.通过绘图显示预测输出和期望输出之间的比较。
16.绘制预测误差图，显示网络的性能。
17.计算误差的总和。
# M, R: o, p2 ?9 g# {1 P
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。

( e6 @  y$ _' e( @+ O7 d* b8 @4 E
: t2 ?6 A( P$ `# J4 ^


7 U. g7 o/ O; |3 G8 U