基于双隐含层BP神经网络的预测,bp神经网络隐含层层数的确定,matlab

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5星 · 超过95%的资源 200 浏览量 2021-09-10 17:34:17 上传评论收藏 4KB RAR 举报

在IT领域，特别是数据分析与机器学习分支，神经网络是一种强大的工具，用于解决复杂的问题，如预测分析。本文将深入探讨基于双隐含层反向传播（BP）神经网络的预测模型，以及如何在MATLAB环境中实现这一模型。BP神经网络因其自适应的学习能力和对非线性关系的良好拟合能力而被广泛应用。 BP神经网络的核心在于其反向传播算法，该算法通过调整权重来最小化预测结果与实际值之间的误差。在训练过程中，数据从输入层传递到隐含层，再到输出层，然后误差沿着相反的方向传播，更新权重，直至达到预设的收敛标准。双隐含层的设计可以增加网络的表达能力，处理更复杂的输入-输出映射关系。描述中的“bp神经网络预测模型，可以很好地进行训练集和测试集建模”指的是，在构建预测模型时，通常会将数据分为训练集和测试集。训练集用于训练网络，调整权重，而测试集则用来验证模型的泛化能力，即模型对未见过的数据的预测性能。一个有效的模型应该在训练集和测试集上都有良好的表现。在MATLAB环境中实现BP神经网络，我们可以利用MATLAB自带的神经网络工具箱。例如，`chapter2_1.m`可能是一个包含主程序的脚本，它创建并训练神经网络模型。而`BP_Hidden.m`可能是一个函数，专门用于定义和操作隐含层，这在BP神经网络中至关重要。在MATLAB中，可以使用`neuralnet`或`feedforwardnet`函数来创建网络结构，`train`函数进行训练，`sim`函数进行前向传播计算预测结果。在确定BP神经网络的隐含层层数时，一般遵循经验和试错原则。过少的隐含层可能导致模型无法捕捉数据的复杂性，过多则可能导致过拟合，使得模型对训练数据过度敏感而对新数据预测效果不佳。双隐含层的设置通常能平衡复杂性和泛化性能，但具体层数和每层神经元的数量需要根据实际问题和数据特性进行调整。总结来说，基于双隐含层的BP神经网络预测模型在MATLAB中具有广泛的应用前景。通过合理设计网络结构，训练过程，以及调整参数，可以有效地进行预测任务，同时避免过拟合和欠拟合的问题。在实践中，开发者应结合理论知识与实践经验，不断优化模型，提升预测精度。

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%% 该代码为基于BP神经网络的预测算法 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 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)); clc clear format compact; %% 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)); Kdata=xlsread('cars-33.xlsx'); data_input=Kdata(:,1:33);%提取前25所有行 data_output=Kdata(:,34);%提取第26所有行 train_input=data_input([1 2 3 5 6 9 10 12 13 15 16 17 18 20 21 22 23 25 27 28 29 30 31 32 34 38 39 40 41 43 45 46 48 49],:);%构建训练样本输入 train_output=data_output([1 2 3 5 6 9 10 12 13 15 16 17 18 20 21 22 23 25 27 28 29 30 31 32 34 38 39 40 41 43 45 46 48 49],:);%构建训练样本输出 test_input=data_input([4 7 8 11 14 19 24 26 33 35 36 37 42 44 47],:);%构建测试样本输入 test_output=data_output([4 7 8 11 14 19 24 26 33 35 36 37 42 44 47],:);%构建测试样本输出 %选连样本输入输出数据归一化 % [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); % [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); [inputn,inputps]=mapminmax(train_input'); % inputn = inputn'; [outputn,outputps]=mapminmax(train_output'); % outputn = outputn'; %训练集 % [inputn,inputps] = mapminmax(train_input'); % inputn = inputn'; % test_inputn = mapminmax('apply',test_input',inputps); % test_inputn = test_inputn'; % %测试集 % [outputn,outputps] = mapminmax(train_output'); % outputn = outputn'; % test_outputn = mapminmax('apply',test_output',outputps); % test_outputn = test_outputn'; %% BP网络训练 % %初始化网络结构 net=newff(inputn,outputn,9);%网络创建 net.trainParam.epochs=50;%训练次数设置 net.trainParam.lr=0.01;%学习率设置,应设置为较少值，太大虽然会在开始加快收敛速度，但临近最佳点时，会产生动荡，而致使无法收敛 net.trainParam.goal=0.0004;%训练目标设置 %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',test_input',inputps); %网络预测输出 an=sim(net,inputn_test); %网络输出反归一化 % py_train=mapminmax('reverse',an,inputps); BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps); %% 结果分析 figure(1) plot(BPoutput,':og') hold on plot(test_output,'-*'); 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-test_output; 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((test_output-BPoutput)./BPoutput,'-*'); title('神经网络预测误差百分比') errorsum=sum(abs(error)); % figure; % hold on; % % scatter(test_output,pyn_test); % % scatter(train_output,trainpre); % scatter(test_output,BPoutput); % scatter(train_output,py_train); % title('预测数据的拟合效果'); % % legend('测试集','校正集'); % xlabel('真实值'); % ylabel('预测值'); % web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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