BP神经网络案例.rar资源-CSDN文库

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需积分: 27 38 浏览量 2019-08-05 17:29:22 上传评论 3 收藏 49KB RAR 举报

BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈神经网络。这种网络设计的灵感来源于人脑的生物神经元结构，通过模拟神经元之间的连接与信号传递来处理和学习数据。在MATLAB环境中实现BP神经网络，可以方便地进行训练、预测和优化。在这个"BP神经网络案例.rar"压缩包中，包含了一个使用MATLAB编写的BP神经网络实例。MATLAB是一个强大的数学计算和数据分析环境，特别适合进行各种数值计算和建模工作，包括神经网络的构建和训练。案例中的代码很可能提供了从数据预处理、网络架构定义、权重初始化、反向传播算法实现到训练过程监控等完整的流程。 BP神经网络的核心在于反向传播算法，这是一种用于调整网络中权重的方法，以最小化预测结果与实际目标之间的误差。在训练过程中，网络首先正向传播输入信号，然后根据输出误差逆向传播调整权重，这个过程反复进行直到达到预设的训练次数或误差阈值。在MATLAB中实现BP神经网络，通常会涉及以下步骤： 1. **数据准备**：需要将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练网络，测试集用于评估网络性能。 2. **定义网络结构**：确定网络的层数、每层的节点数以及激活函数（如sigmoid、tanh或ReLU）。 3. **初始化权重**：随机分配网络中各连接权重的初始值。 4. **前向传播**：输入数据通过网络，计算每个神经元的输出。 5. **误差计算**：比较网络预测与实际目标值，计算误差。 6. **反向传播**：根据误差反向传播，更新权重。 7. **重复训练**：以上步骤循环进行，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或误差小于预设阈值）。在压缩包中，可能包含了示例数据、MATLAB脚本文件以及详细的注释，这些注释对于理解代码和网络的工作原理非常有帮助。如果你不熟悉MATLAB，但对C语言更感兴趣，案例作者表示会在学完整理后分享C语言版本的代码。此外，他还提到，即使没有积分，也可以在他的博客上找到源码，这为那些无法访问该压缩包的人提供了一个额外的学习途径。 BP神经网络广泛应用于模式识别、函数逼近、预测和分类等多种任务。通过理解和实践这个MATLAB案例，你将能更好地掌握这一重要的机器学习工具，并将其应用到实际问题中去。无论是学术研究还是工业应用，熟练掌握BP神经网络的构建和优化都是一项非常有价值的技能。

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BP神经网络案例.rar （3个子文件）

BP神经网络案例

chapter2_1.m 4KB

BP_Hidden.m 3KB

data.mat 45KB

%% 该代码为基于BP神经网络的预测算法 % % <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，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</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> </table> % </html> %% 清空环境变量 clc clear %% 训练数据预测数据提取及归一化 %下载输入输出数据 load data input output %随机选择1900组训练数据和100组预测数据 %从1到2000间随机排序 k=rand(1,2000);%创建1行2000列服从0~1均匀分布的随机矩阵 [m,n]=sort(k);%m是从小到大排序后序列，排序结果放入m（1*2000）向量，n是m中各个元素在k中的下标 %找出训练数据和预测数据 input_train=input(n(1:1900),:)';%n(1:1900),:)表示取出input中1900行中的数值，单引号（'）表示转置矩阵，得到1*1900数据 output_train=output(n(1:1900));%n表示从1到1900的列，也就是取出output里的1*1900的数据 input_test=input(n(1901:2000),:)'; output_test=output(n(1901:2000)); %选连样本输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train);%inputn保存归一化后数据，inputps为训练数据的设置，后面可用于预测数据同样归一 [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); %% BP网络训练 %net=newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) % %初始化网络结构 net=newff(inputn,outputn,5);%5个隐含层神经元 %TF节点传递函数，BTF训练函数，BLF网络学习函数，PF性能分析函数，IPF输入处理函数，OPF输出处理函数，DDF验证数据划分函数 net.trainParam.epochs=100;%设置训练训练次数，也就是迭代次数 net.trainParam.lr=0.1;%设置学习率 net.trainParam.goal=0.00004; % 训练目标最小误差 %网络训练 %[net,tr]=train(NET,X,T,Pi,Ai)%待训练网络，输入数据，输出数据，初始化输入层条件，初始化输出层条件，tr训练过程记录 net=train(net,inputn,outputn); %% BP网络预测 %预测数据归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%做相同的归一,apply %网络预测输出 %y=sim(net,x) an=sim(net,inputn_test);%an得到网络预测数据 %网络输出反归一化 BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps); %% 结果分析 figure(1)%figure是建立图形的意思，系统自动从1，2，3，4...来建立图形，数字代表第几幅图形 plot(BPoutput,':og')%：表示用虚线，o表示数据点用圆圈显示，g是green hold on %保留当前图的轴（坐标系），再画另一幅图，原来的图还在 plot(output_test,'-*'); legend('预测输出','期望输出')% 显示在使用指定的字符串来标记每个数据设置。 title('BP网络预测输出','fontsize',12) ylabel('函数输出','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) %预测误差 error=BPoutput-output_test; figure(2) plot(error,'-*') title('BP网络预测误差','fontsize',12) ylabel('误差','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) figure(3) plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*'); title('神经网络预测误差百分比') errorsum=sum(abs(error)); %web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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