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基于双隐含层BP神经网络的预测任务(代码)

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发表于 2023-10-15 10:18 |只看该作者 |倒序浏览
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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:
! D! f" m, H, [8 g* a6 \8 ~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。
1 [+ O8 C) ]& j' p- ?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。$ W  W% I7 M% d6 v8 ?: a5 X
3.load data input output 用于加载输入和输出数据。
. t5 x  H2 W8 j1 @2 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)。/ Q9 G) v. b/ k
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。
/ E0 d: F  E2 D. i: V7 d6.BP网络训练:: O3 l7 {+ ]8 {2 }* _; ?
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。6 T" v' O3 S- D' d
8.设置训练参数,包括训练周期数、学习率和目标误差。7 H5 ]; Q2 @  C# S
9.使用 train 函数来训练神经网络。) `6 w5 [9 h; r# p( u7 Q
10.BP网络预测:
; U. ]; {1 v7 F3 c7 o6 X11.对测试数据进行归一化,以便将其输入神经网络进行预测。/ A7 w/ t: ]. g* Y) i. {6 J
12.使用 sim 函数来进行网络的前向传播,得到预测输出。
" t! G# ^9 q2 |1 n13.对预测输出进行反归一化,将其映射回原始数据范围。
8 I+ [9 b, w" u( x: P: ]0 P9 K14.结果分析:8 U# ]4 ~7 P! q9 x* Q# C6 u
15.通过绘图显示预测输出和期望输出之间的比较。
6 A7 t3 S9 J( i: r0 {16.绘制预测误差图,显示网络的性能。
( w4 K7 l" `$ i  \; a17.计算误差的总和。3 O, W# n% u' T" d) Z, H  B
3 `1 p4 B: `3 m4 ]: h
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 n1 S, P3 a+ c1 x. ^3 a

9 R: R( w% e/ ^9 T. I- ~9 @* I
0 O& \5 o1 H; }& [+ ~+ V. b6 E  y- c
& L+ ?  |8 l6 `8 `, Q

* d# z2 B6 s* k. l" F9 g1 w, E! I) C* |' G

VeryCapture_20231026101446.jpg (194.23 KB, 下载次数: 200)

VeryCapture_20231026101446.jpg

VeryCapture_20231026101438.jpg (150.75 KB, 下载次数: 186)

VeryCapture_20231026101438.jpg

VeryCapture_20231026101431.jpg (116.98 KB, 下载次数: 205)

VeryCapture_20231026101431.jpg

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