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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:
2 d/ Z9 Z; u5 F4 z7 Q; g: s1.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 B' R2 a1 J! Z+ 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。. @/ a: P2 \; M6 ]' y. k
3.load data input output 用于加载输入和输出数据。
/ Q' e/ Y* B9 x& G, l" k  q, D4.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)。* C3 c4 u8 n) p4 g4 v6 n' X# P
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。
* {7 O3 |9 g% R0 B  R9 q1 |3 I6.BP网络训练:3 s( h3 Q9 q: s4 N
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。: G% A' e  q7 B& _% Q3 Y
8.设置训练参数,包括训练周期数、学习率和目标误差。
) S* Q, @4 [& R+ u, o9.使用 train 函数来训练神经网络。
- q; {1 C8 k2 h. y' V. b10.BP网络预测:6 K0 q' v. y6 T, ^, G+ P, s+ m
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。1 ]" a* x. e. A& M
12.使用 sim 函数来进行网络的前向传播,得到预测输出。- ]4 Y# N' v* L- f
13.对预测输出进行反归一化,将其映射回原始数据范围。
8 G2 ~& H5 H6 k& v) \2 j14.结果分析:
6 [4 E, W% r0 a) k1 @' {15.通过绘图显示预测输出和期望输出之间的比较。  H6 N" p! b! R$ C
16.绘制预测误差图,显示网络的性能。$ M3 g4 v" O5 }/ r& }& E: {
17.计算误差的总和。
8 q! Q0 t2 F4 f1 H: V! [  Q
3 k* b4 R3 @; F& t0 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。, }, R% u1 H: c. [/ |

5 {0 u& T9 E, q$ E/ I. K# u( W# a% I& a( A" {. O

5 ]3 o( W' A6 R  O% G& L
+ c  M8 W# u& d- v7 w
0 m& h6 m5 H3 E# F; J) G. R+ u/ w: d( ]0 b2 z6 D" F  x' m4 C

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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