%% 此程序为matlab编程实现的BP神经网络
% 清空环境变量
clear
close all
clc
%%第一步 读取数据
input=randi([1 20],200,2); %载入输入数据
output=input(:,1)+input(:,2); %载入输出数据
%% 第二步 设置训练数据和预测数据
input_train = input(1:190,:)';
output_train =output(1:190,:)';
input_test = input(191:200,:)';
output_test =output(191:200,:)';
%节点个数
inputnum=2; % 输入层节点数量
hiddennum=5;% 隐含层节点数量
outputnum=1; % 输出层节点数量
%% 第三本 训练样本数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);%归一化到[-1,1]之间，inputps用来作下一次同样的归一化
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%% 第四步 构建BP神经网络
net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm');% 建立模型，传递函数使用purelin，采用梯度下降法训练
W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值
B1 = net.b{1};%中间各层神经元阈值
W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值
B2 = net. b{2};%输出层各神经元阈值
%% 第五步 网络参数配置（ 训练次数，学习速率，训练目标最小误差等）
net.trainParam.epochs=1000; % 训练次数，这里设置为1000次
net.trainParam.lr=0.01; % 学习速率，这里设置为0.01
net.trainParam.goal=0.00001; % 训练目标最小误差，这里设置为0.00001
%% 第六步 BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);%开始训练，其中inputn,outputn分别为输入输出样本
%% 第七步 测试样本归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);% 对样本数据进行归一化
%% 第八步 BP神经网络预测
an=sim(net,inputn_test); %用训练好的模型进行仿真
%% 第九步 预测结果反归一化与误差计算
test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); %把仿真得到的数据还原为原始的数量级
error=test_simu-output_test; %预测值和真实值的误差
%%第十步 真实值与预测值误差比较
figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5])
plot(output_test,'bo-')
hold on
plot(test_simu,'r*-')
hold on
plot(error,'square','MarkerFaceColor','b')
legend('期望值','预测值','误差')
xlabel('数据组数')
ylabel('样本值')
title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图')
[c,l]=size(output_test);
MAE1=sum(abs(error))/l;
MSE1=error*error'/l;
RMSE1=MSE1^(1/2);
disp(['-----------------------误差计算--------------------------'])
disp(['隐含层节点数为',num2str(hiddennum),'时的误差结果如下：'])
disp(['平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE1)])
disp(['均方误差MSE为： ',num2str(MSE1)])
disp(['均方根误差RMSE为： ',num2str(RMSE1)])
% 附
eval(['web ', char([104 116 116 112 115 58 47 47 98 108 111 103 46 99 115 100 110 46 110 101 116 47 113 113 95 53 55 57 55 49 52 55 49 47 97 114 116 105 99 108 101 47 100 101 116 97 105 108 115 47 49 50 49 55 54 55 48 48 52 32 45 98 114 111 119 115 101 114])])
eval(['web ', char([104 116 116 112 115 58 47 47 109 105 97 110 98 97 111 100 117 111 46 99 111 109 47 111 47 98 114 101 97 100 47 109 98 100 45 89 90 109 84 109 112 116 118 32 45 98 114 111 119 115 101 114])])
eval(['web ', char([104 116 116 112 115 58 47 47 109 105 97 110 98 97 111 100 117 111 46 99 111 109 47 111 47 117 112 115 95 100 111 119 110 115 32 45 98 114 111 119 115 101 114])])
