BP神经网络预测模型MATLAB代码，亲测可用_神经网络模型matlab代码,神经网络预测模型代码资源-CSDN文库

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BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用于模式识别、函数逼近和预测等领域的深度学习模型。MATLAB作为一款强大的数值计算软件，提供了丰富的工具箱来实现BP神经网络的建模和训练。本压缩包文件包含的MATLAB代码，旨在帮助用户理解和应用BP神经网络进行数据预测，下面将详细介绍其关键知识点。 1. **BP神经网络结构**：BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收原始数据，隐藏层进行非线性转换，输出层产生预测结果。网络中的节点（或称神经元）通过权重连接，形成前向传播路径。在训练过程中，权重会通过反向传播算法不断调整，以最小化预测误差。 2. **MATLAB中的神经网络工具箱**：MATLAB提供了一套完整的神经网络工具箱，包括创建网络结构、训练、验证、测试和可视化等功能。在本例中，代码可能使用了`feedforwardnet`函数创建BP网络，`train`函数进行训练，以及`sim`函数进行预测。 3. **网络文件ANN.mat**：这是一个已训练好的神经网络模型，保存了网络的结构和权重。MATLAB使用`.mat`文件格式存储变量，加载此文件可以复用已经训练好的模型，避免重复耗时的训练过程。 4. **预测新数据**：代码会读取新的数据文件，通过`sim`函数输入到网络中，得到预测结果。预测过程是前向传播，即输入数据经过各层节点的加权求和和激活函数处理，最终得出输出。 5. **均方误差（Mean Squared Error, MSE）**：MSE是衡量预测结果与实际值之间差异的常用指标，它计算了所有预测值与真实值之差的平方和的平均值。在代码中，MSE可能通过`mse`函数计算，用于评估模型的预测性能。 6. **数据对比图**：预测完成后，代码可能会使用MATLAB的绘图功能（如`plot`函数）绘制预测值与实际值的对比图，直观展示模型的预测效果。这种可视化方式有助于理解模型的预测能力以及可能存在的问题。 7. **训练过程的优化**：BP网络的训练可能涉及到学习率、动量项、迭代次数等参数的调整。在MATLAB中，这些可以通过设置网络结构或训练选项（如`trainscg`函数的参数）来控制，以达到更好的拟合和泛化能力。 8. **网络的泛化能力**：尽管网络在训练数据上表现良好，但关键是能否对未见过的数据做出准确预测。过拟合和欠拟合是训练过程中常见的问题，需要通过交叉验证和正则化等方法来防止。 9. **数据预处理**：在实际应用中，数据通常需要进行预处理，如归一化或标准化，以减小特征尺度的影响，提高网络的训练效率和预测精度。 10. **调试和改进**：如果预测结果不理想，可能需要检查数据质量、网络结构、训练参数等，通过反复调试和优化，提升模型的预测性能。这个MATLAB代码包提供了一个完整的BP神经网络预测流程，涵盖了从加载模型、预测到评估的多个环节，是学习和实践神经网络预测模型的一个实用案例。通过深入理解和应用这个代码，你可以进一步掌握BP神经网络在MATLAB环境中的实现技巧。

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BP神经网络MATLAB代码.zip （1个子文件）

BP神经网络MATLAB代码

BPmatlab.m 3KB

%% %对程序的说明% %做生成数(使用0.1做因子),之后13年的数据按统计方法标准化后输入,训练,仿真,对比结果。这个过程相当于插值计算% %输出结果请最后五句r1,r,l,plotyy(k,to,k,t),plotyy(k,a,k,f)% %这样做的缺点是不能检验预测效果的好坏,还有一点我对网络初始化的过程没有把握% % 感谢亲亲使用此代码，此代码解决您的问题了吗~(@^_^@)~ % 没解决的话告诉亲亲一个好消息，登录淘宝店铺“大成软件工作室”，可以下载(????)1分钱成品代码(′▽`〃)哦~ % 是的，亲亲真的没有看错，挠破头皮的问题真的1分钱就可以解决了(づ??????)づ % 小的这就把传送门给您，记得要收藏好哦(づ￣3￣)づ╭?～ % 传送门：https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1-c.w4004-15151018122.5.uwGoq5&id=538759553146 % 如果传送门失效，亲亲可以来店铺讨要，客服MM等亲亲来骚扰哦~(*/ω╲*) %web https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1-c.w4004-15151018122.5.uwGoq5&id=538759553146 -browser clear % 数据输入 inv=[189.6 244.2 328.5 405.3 487.5 568.6 669.9 801.6 785.9 859.2 979.7 1086.3 1241]; d1=[15.3 16.6 17.2 22.8 37.6 30.8 38.9 50.8 58.2 41.2 55.8 71.7 82.3]; d2=[117.7 140.7 177.8 209.8 247.7 290.8 343.2 337.1 308.1 353.6 350.1 367.2 415.7]; d3=[56.6 86.9 133.5 172.6 202.2 247 287.8 413.7 419.6 464.4 573.8 647.4 742.1]; f=[822.3 959.7 1198.4 1607.5 1997.6 2380.9 2683.8 2798.9 2897.4 3253 3561 3882 4433]; k=1991:1:2003; % 使用13年数据训练得到网络仿真计算相对误差 %对原始数据初始化的过程为t(1)=f(1); t(i)=t(i-1)+0.1*f(i)(i=2:13) % 累加 p1(1)=d1(1);for i=2:13 p1(i)=0.1*d1(i)+p1(i-1);end % % 累减 a(1)=v(1);for i=2:13 a(i)=(v(i)-v(i-1))*10;end % % 先赋予0值 p1=zeros(1,13);p2=zeros(1,13);p3=zeros(1,13);t=zeros(1,13); p1(1)=d1(1);for i=2:13 p1(i)=0.*d1(i)+p1(i-1);end p2(1)=d2(1);for i=2:13 p2(i)=0.1*d2(i)+p2(i-1);end p3(1)=d3(1);for i=2:13 p3(i)=0.1*d3(i)+p3(i-1);end t(1)=f(1);for i=2:13 t(i)=0.1*f(i)+t(i-1);end b=[p1;p2;p3;t]'; p=[(p1-mean(p1))./std(p1);(p2-mean(p2))./std(p2);(p3-mean(p3))./std(p3)]; tt=(t- mean(t))./std(t);%数据标准化处理,标准化为网络输入p,期望输出tt %建立网络并训练 net=newff(minmax(p),[4,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net.iw{1,1}=zeros(size(net.iw{1,1}))+0.5; net.lw{2,1}=zeros(size(net.lw{2,1}))+0.75; net.b{1,1}=zeros(size(net.b{1,1}))+0.5; net.b{2,1}=zeros(size(net.b{2,1})); net.trainParam.epochs=3000; net.trainParam.goal =0.000005; net=train(net,p,tt); %网络仿真得到网络输出，并计算误差 tt1=sim(net,p); to=tt1.*std(t)+mean(t);%利用标准化的逆变换得到t1的近似值to a=zeros(1,13);a(1)=to(1); for i=2:13 a(i)=(to(i)-to(i-1))*10; end %累减得到近似的实际产值a r_net=(tt1-tt)./tt;%网络相对误差 r_add=(to-t)./t;%总产值累加数相对误差 r_real=(a-f)./f;%实际总产值相对误差 %输出结果% r1=[r_net;r_add;r_real]'%网络相对误差/累加数相对误差/实际值相对误差 r=r_real./r_add %误差放大倍数 l=[to;t;to-t;a;f;a-f]'%累加数计算值/累加数/绝对误差//计算的实际值/实际值/绝对误差 plotyy(k,to,k,t);%总产值的仿真累加值(to)随时间变化曲线与实际累加值(t)随时间变化曲线 %在这里设置断点,以查看这两条曲线% plotyy(k,a,k,f);%总产值的仿真值(a)随时间变化曲线与实际值(f)随时间变化曲线

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