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网上找的BP神经网络算法程序和大家分享分享-用matlab编BP神经网络预测程序.doc
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2019-08-13
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网上找的BP神经网络算法程序和大家分享分享-用matlab编BP神经网络预测程序.doc 内容在上传附件里面,有一点乱,但是还是可以借鉴参考,希望能有所帮助!我不太懂,大家可以相互探讨!
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求用 matlab 编 BP 神经网络预测程序
求一用 matlab 编的程序
P=[。。。];输入 T=[。。。];输出
% 创建一个新的前向神经网络
net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
% 当前输入层权值和阈值
inputWeights=net_1.IW{1,1}
inputbias=net_1.b{1}
% 当前网络层权值和阈值
layerWeights=net_1.LW{2,1}
layerbias=net_1.b{2}
% 设置训练参数
net_1.trainParam.show = 50;
net_1.trainParam.lr = 0.05;
net_1.trainParam.mc = 0.9;
net_1.trainParam.epochs = 10000;
net_1.trainParam.goal = 1e-3;
% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);
% 对 BP 网络进行仿真
A = sim(net_1,P);
% 计算仿真误差
E = T - A;
MSE=mse(E)
x=[。。。]';%测试
sim(net_1,x)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
不可能啊 我 2009
对初学神经网络者的小提示
第二步:掌握如下算法
最小均方误差这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心
入门者要先看《高等数学》(高等教育出版社,同济大学版)第 章
的第十节:“最小二乘法”。
在第 步的基础上看 学习算法、 和 近邻算法,上述算
法都是在最小均方误差基础上的改进算法,参考书籍是《神经网络原
理》(机械工业出版社, 著,中英文都有)、《人工
神经网络与模拟进化计算》(清华大学出版社,阎平凡,张长水著)、
《模式分类》(机械工业出版社, 等著,中英
文都有)、《神经网络设计》(机械工业出版社,
等著,中英文都有)。
!"#自适应谐振理论$该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络
设计》(机械工业出版社, 等著,中英文都有)的
第 %& 和 %' 章。若看理论分析较费劲可直接编程实现一下 %'( 节
的 "% 算法小节中的算法
!)* 算法初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析
和证明的内容直接利用最后的学习规则编个小程序并测试建议看《机
器学习》#机械工业出版社,++ 著,中英文都有)的第
! 章和《神经网络设计》(机械工业出版社, 等著,
中英文都有)的第 %% 章。
)* 神经网络 + 实例(%)
分类:+ 实例
采用 + 工具箱函数建立神经网络,对一些基本的神经网络参数进
行了说明,深入了解参考 + 帮助文档。
,例 %采用动量梯度下降算法训练 )*网络。
,训练样本定义如下:
,输入矢量为
,-./%%
,00%%&1
,目标矢量为 ./%%%%1
+2++
+
+
,
,3456677生成一个新的前向神经网络函数格式:
. 89#*/% 3+1:6% 663+;)6)<6*6$
2
, * = = > = ?+2 > -
+2
,(对于 维输入,* 是一个 =的矩阵,每一行是相应输入的
边界值)
,第 层的维数
,6第 层的传递函数>+.@2 @
,)6反向传播网络的训练函数>+.@ =@
,)<6反向传播网络的权值A阈值学习函数>+.@+ @
,*6性能函数>+.@2@
,
,"B377对 )*神经网络进行训练,函数格式:
#34**"CCC$,输入参数:
,所建立的网络
,*网络的输入
,网络的目标值>+.D2
,*初始输入延迟>+.D2
,"初始网络层延迟>+.D2
,CC验证向量的结构>+./1
,C测试向量的结构>+./1
,返回值:
,训练之后的网络
,训练记录#训练次数及每次训练的误差$
,E网络输出
,4网络误差
,*>最终输入延迟
,">最终网络层延迟
,
B77对 )*神经网络进行仿真,函数格式:
,/E*>">4->1.2#**"$
,参数与前同。
,
,
,定义训练样本
,*为输入矢量
*./%00%F
0%0%0&1F
,为目标矢量
./%%%%1F
,创建一个新的前向神经网络
.89#=#*$/%1:@2 @@-+@;@ @$
,
,训练函数: ,功能:以动量 )* 算法修正神经网络的权值
和阈值。
,它的相关特性包括:
,-2:训练的次数,默认:%GG
, +:误差性能目标值,默认:G
,+:学习率,默认:GG%
,=H>+:确认样本进行仿真时,最大的失败次数,默认:&
,:动量因子,默认:GI
,H :最小梯度值,默认:%%G
,28:显示的间隔次数,默认:&
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