QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 2388|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

基于双隐含层BP神经网络的预测任务(代码)

[复制链接]
字体大小: 正常 放大

1189

主题

4

听众

2934

积分

该用户从未签到

跳转到指定楼层
1#
发表于 2023-10-15 10:18 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
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:
. z/ i! \. e2 a. p1.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。8 g! t# h( G3 _5 n6 q
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。& j' ]1 H' [0 a, }7 V
3.load data input output 用于加载输入和输出数据。
: R% L) H/ K. P9 Z4.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)。
( L9 f' T" s$ ?* F% M3 @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。: V  M$ k* D' V! i
6.BP网络训练:, Q- ]1 T. E  W! o! L$ y
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。
% V/ t1 E& u" {/ v) n4 I8.设置训练参数,包括训练周期数、学习率和目标误差。1 K- Z5 @' n, v& ?; M
9.使用 train 函数来训练神经网络。
' j9 N% o; e* o/ ^10.BP网络预测:
' R1 D' L8 n1 {. X; T. _- Z2 ]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。
% Z( O8 p0 z) q12.使用 sim 函数来进行网络的前向传播,得到预测输出。5 W  q2 f" B& ]: P- f  W
13.对预测输出进行反归一化,将其映射回原始数据范围。; A# w$ P' O  ~, B' d( T
14.结果分析:
$ t# Q, [* h' ?2 N15.通过绘图显示预测输出和期望输出之间的比较。! [  Z: l; {3 C* B! @' Y
16.绘制预测误差图,显示网络的性能。, Y1 Q9 v) `, s" ]
17.计算误差的总和。
4 Y8 j6 C, I2 A/ K5 O3 G  V- q6 @
( `$ J3 [! V# D! o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。* X! o0 T6 J  n' j9 p! ?' W

# ^/ Y5 ~0 @- \; {" l8 r0 L) W4 e( w9 O! J( D0 M& O

# D2 ~( b: o) @5 b4 X! x2 f3 r7 Z* K; i+ V  a# D; e
0 m5 |* Q/ o. x

3 {/ |7 b- d' f7 n9 E

VeryCapture_20231026101446.jpg (194.23 KB, 下载次数: 215)

VeryCapture_20231026101446.jpg

VeryCapture_20231026101438.jpg (150.75 KB, 下载次数: 199)

VeryCapture_20231026101438.jpg

VeryCapture_20231026101431.jpg (116.98 KB, 下载次数: 217)

VeryCapture_20231026101431.jpg

chapter2.rar

105.24 KB, 下载次数: 1, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 5 点体力  [记录]

zan
转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏0 支持支持0 反对反对0 微信微信
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

qq
收缩
  • 电话咨询

  • 04714969085
fastpost

关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

蒙公网安备 15010502000194号

Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

GMT+8, 2026-7-29 07:05 , Processed in 0.416763 second(s), 55 queries .

回顶部