基于Matlab实现BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合仿真（源码+数据）.rar

%% 双隐含层BP神经网络 %% 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 %从1到2000间随机排序 k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k); %找出训练数据和预测数据 input_train=input(n(1:1900),:)'; output_train=output(n(1:1900)); 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); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); %% BP网络训练 % %初始化网络结构 net=newff(inputn,outputn,[5 5]); net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00004; %网络训练 net=train(net,inputn,outputn); %% BP网络预测 %预测数据归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %网络预测输出 an=sim(net,inputn_test); %网络输出反归一化 BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps); %% 结果分析 figure(1) plot(BPoutput,':og') hold on plot(output_test,'-*'); legend('预测输出','期望输出') 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))