BP神经网络matlab源程序代码.pdf

**BP神经网络MATLAB源程序代码详解** BP（Backpropagation）神经网络是一种常见的监督学习算法，常用于解决非线性映射问题。在MATLAB中实现BP神经网络，可以利用MATLAB神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）提供的函数进行编程。下面，我们将详细解析给出的MATLAB源代码。 代码中的数据`p`和`t`分别代表输入样本和期望输出。这里的数据是多维坐标，可能表示某种路径或轨迹的信息。`p`和`t`的维度相同，表示每个输入样本对应一个期望输出。 ```matlab p=[2845 2833 4488;...]; t=[4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 ...]; ``` 接着，`ptest`是测试用的数据，其格式与`p`相同。这部分数据用于验证训练好的神经网络模型的性能。 ```matlab ptest=[2845 2833 4488;...]; ``` 在处理这些数据之前，通常需要对其进行归一化，以减小数值范围对学习过程的影响。`premnmx`函数用于数据预处理，将其转换到0-1范围内。 ```matlab [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); ``` 之后，定义网络结构。这里，网络有两层隐藏层，第一层有4个节点，第二层有7个节点，输出层有5个节点。激活函数选择双曲正切函数（'tansig'），这是常用的非线性函数。 ```matlab NodeNum1 = 4; NodeNum2 = 7; TypeNum = 5; TF1 = 'tansig'; TF2 = 'tansig'; TF3 = 'tansig'; net = newff(minmax(pn), [NodeNum1, NodeNum2, TypeNum], {TF1, TF2, TF3}, 'traingdx'); ``` `newff`函数创建了神经网络，参数`minmax(pn)`表示输入数据的最小最大值，`[NodeNum1, NodeNum2, TypeNum]`定义了网络结构，`{TF1, TF2, TF3}`是各层的激活函数，最后的`'traingdx'`是训练函数，它使用梯度下降法优化网络权重。 网络训练参数如学习速率、训练次数、精度目标等通过`net.trainParam`设置： ```matlab net.trainParam.show=50; % 每50次迭代显示一次训练状态 net.trainParam.epochs=50000; % 训练次数 net.trainParam.goal=1e-5; % 目标误差 net.trainParam.lr=0.01; % 学习速率 net.trainParam.mc=0.9; %动量项参数，用于减少训练过程中的震荡 net.trainParam.lr_inc=1.05; % 学习速率增加因子 net.trainParam.lr_dec=0.7; % 学习速率降低因子 net.trainParam.max_perf_inc=1.04; % 最大性能增量 net=train(net,pn,tn); % 训练网络 ``` 训练完成后，使用测试数据对网络进行评估： ```matlab p2n=tramnmx(ptest,minp,maxp); % 测试数据归一化 an=sim(net,p2n); % 模型预测 [a]=postmnmx(an,mint,maxt); % 反归一化，得到预测结果 ``` 代码绘制了预测值与实际值的对比图以及误差变化图，以便于可视化分析网络性能。 ```matlab plot(1:length(ttest),ttest,'o',1:length(ttest),a,'+'); title('o表示预测值--- *表示实际值') grid on % ... ``` 这个MATLAB程序实现了一个BP神经网络，用于根据输入数据`p`预测相应的输出`t`。网络结构包括两层隐藏层，并使用梯度下降法进行训练。通过对测试数据的预测，我们可以评估网络的泛化能力，从而调整网络结构和训练参数，以获得更好的预测效果。