63.配套案例20神经网络变量筛选-基于BP的神经网络变量筛选.zip资源-CSDN文库

共1个文件

m：1个

需积分: 1 11 浏览量 2023-08-22 18:15:04 上传评论收藏 2KB ZIP 举报

在本案例中，我们主要探讨的是如何利用反向传播（BP）算法进行神经网络变量筛选。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，它能够通过学习数据中的模式来进行预测和分类任务。变量筛选是数据预处理的一个重要步骤，其目的是减少冗余特征，提高模型的效率和准确性。我们需要理解BP神经网络的工作原理。BP网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含若干个神经元。输入层接收原始数据，隐藏层负责学习和提取特征，输出层则生成预测结果。权重和偏置是连接神经元之间的参数，通过反向传播算法进行调整，使得网络的预测结果与实际值尽可能接近。 BP算法的核心是梯度下降法，它通过计算损失函数关于权重和偏置的梯度来更新这些参数。在每次迭代中，算法会沿着梯度的负方向移动，以期最小化损失函数，即减少预测误差。这个过程会持续到满足预设的停止条件，如达到一定的训练轮数或误差阈值。变量筛选在神经网络中的应用主要是为了降低过拟合风险和提高模型解释性。过多的特征可能导致网络过于复杂，易于过拟合，即在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。通过选择最具影响力的特征，可以简化模型，提高泛化能力。此外，减少特征数量还能缩短训练时间，降低计算资源需求。在"chapter20.m"文件中，很可能是MATLAB代码实现的BP神经网络变量筛选过程。通常，这会包括以下步骤： 1. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，可能还需要进行归一化或标准化操作。 2. 特征选择：通过某种准则（如方差分析、相关系数等）初步筛选出一部分关键特征。 3. 构建神经网络：设置输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，初始化权重和偏置。 4. 训练网络：使用BP算法更新权重和偏置，可能需要调整学习率、动量项等超参数。 5. 评估模型：通过交叉验证或独立测试集检查模型性能，看是否需要调整网络结构或参数。 6. 特征重要性排序：根据训练过程中各特征对应权重的变化，确定最终的变量重要性。这个案例可能还涉及到特征重要性的可视化展示，以及如何根据结果调整模型。理解并实践这个案例，对于深入掌握神经网络变量筛选和BP算法有极大的帮助，同时也能提升在实际问题中应用机器学习模型的能力。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

63.配套案例20 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选.zip （1个子文件）

chapter20.m 4KB

%% 案例20:神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选 % % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr> <td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html">该案例</a>提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。</td> </tr> <tr> <td> 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。</td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> <tr> <td> 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。</td> </tr><tr> <td> 7：此书其他常见问题、预定方式等，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</td> </tr></table> % </html> % %% 清空环境变量 clc clear %% 产生输入输出数据 % 设置步长 interval=0.01; % 产生x1 x2 x1=-1.5:interval:1.5; x2=-1.5:interval:1.5; % 产生x3 x4（噪声） x=rand(1,301); x3=(x-0.5)*1.5*2; x4=(x-0.5)*1.5*2; % 按照函数先求得相应的函数值，作为网络的输出。 F =20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2); %设置网络输入输出值 p=[x1;x2;x3;x4]; t=F; %% 变量筛选 MIV算法的初步实现（增加或者减少自变量） p=p'; [m,n]=size(p); yy_temp=p; % p_increase为增加10%的矩阵 p_decrease为减少10%的矩阵 for i=1:n p=yy_temp; pX=p(:,i); pa=pX*1.1; p(:,i)=pa; aa=['p_increase' int2str(i) '=p']; eval(aa); end for i=1:n p=yy_temp; pX=p(:,i); pa=pX*0.9; p(:,i)=pa; aa=['p_decrease' int2str(i) '=p']; eval(aa); end %% 利用原始数据训练一个正确的神经网络 nntwarn off; p=p'; % bp网络建立 net=newff(minmax(p),[8,1],{'tansig','purelin'},'traingdm'); % 初始化bp网络 net=init(net); % 网络训练参数设置 net.trainParam.show=50; net.trainParam.lr=0.05; net.trainParam.mc=0.9; net.trainParam.epochs=2000; % bp网络训练 net=train(net,p,t); %% 变量筛选 MIV算法的后续实现（差值计算） % 转置后sim for i=1:n eval(['p_increase',num2str(i),'=transpose(p_increase',num2str(i),')']) end for i=1:n eval(['p_decrease',num2str(i),'=transpose(p_decrease',num2str(i),')']) end % result_in为增加10%后的输出 result_de为减少10%后的输出 for i=1:n eval(['result_in',num2str(i),'=sim(net,','p_increase',num2str(i),')']) end for i=1:n eval(['result_de',num2str(i),'=sim(net,','p_decrease',num2str(i),')']) end for i=1:n eval(['result_in',num2str(i),'=transpose(result_in',num2str(i),')']) end for i=1:n eval(['result_de',num2str(i),'=transpose(result_de',num2str(i),')']) end %% MIV的值为各个项网络输出的MIV值 MIV被认为是在神经网络中评价变量相关的最好指标之一，其符号代表相关的方向，绝对值大小代表影响的相对重要性。 for i=1:n IV= ['result_in',num2str(i), '-result_de',num2str(i)]; eval(['MIV_',num2str(i) ,'=mean(',IV,')']) end web browse http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=62460 %% % % <html> % <table align="center" > <tr> <td align="center">版权所有：<a % href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>   <script % src="http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic" language="JavaScript" ></script> </td> </tr></table> % </html> %

评论收藏

内容反馈