学习神经网络的好助手，可以仿照其中的代码，只需修改个别参数便可以轻易实现自己需要完成的任务。
p=p1';t=t1';
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化
net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx'); %设置网络,建立相应的 BP 网络
net.trainParam.show=2000; % 训练网络
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.epochs=100000;
net.trainParam.goal=1e-5;
[net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用 TRAINGDM 算法训练 BP
网络
pnew=pnew1';
pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);
anewn=sim(net,pnewn); %对 BP 网络进行仿真
anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据
y=anew';
1、BP 网络构建
（1）生成 BP 网络
net newff (PR,[S1 S 2...SNl],{TF1 TF 2...TFNl}, BTF, BLF, PF )
PR
：由
R
维的输入样本最小最大值构成的
R 2
维矩阵。
[S1 S 2...SNl]
：各层的神经元个数。
{TF1 TF 2...TFNl}
：各层的神经元传递函数。
BTF
：训练用函数的名称。
（2）网络训练
[net,tr,Y , E, Pf , Af ] train(net, P,T , Pi, Ai,VV ,TV )
（3）网络仿真
[Y, Pf , Af , E, perf ] sim(net, P, Pi, Ai,T )
BP 网络的训练函数
训练方法
梯度下降法
有动量的梯度下降法
自适应 lr 梯度下降法
自适应 lr 动量梯度下降法
弹性梯度下降法
Fletcher-Reeves 共轭梯度法
Ploak-Ribiere 共轭梯度法
训练函数
traingd
traingdm
traingda
traingdx
trainrp
traincgf
traincgp
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