BP神经网络matlab源程序代码

BP神经网络matlab源程序代码 BP神经网络是人工神经网络中的一种，BP（Back Propagation）神经网络的主要思想是通过反向传播算法来调整网络中的权值和阈值，使得网络输出的误差最小。 matlab是目前广泛应用于科学计算、数据分析、图像处理等领域的高级编程语言，BP神经网络matlab源程序代码是指使用matlab语言编写的BP神经网络的源代码。 在这个源程序代码中，我们可以看到BP神经网络的基本组成部分： 1. 输入层（Input Layer）：p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;...];是BP神经网络的输入数据。 2. 隐层（Hidden Layer）：定义了隐层的节点数、激活函数等。 3. 输出层（Output Layer）：t=[4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 ...];是BP神经网络的期望输出结果。 在BP神经网络的实现过程中，我们需要对输入数据进行归一化处理，以便于神经网络的训练和预测。具体来说，我们使用premnmx函数对输入数据进行归一化。 在BP神经网络的训练过程中，我们使用了traingdx算法来更新网络中的权值和阈值。traingdx算法是一种基于梯度下降的优化算法，可以使网络中的权值和阈值收敛到最优值。 在BP神经网络的预测过程中，我们使用了sim函数来计算网络的输出结果。sim函数可以将输入数据传递到网络中，并计算输出结果。 我们使用plot函数来可视化预测结果和实际结果的差异，并使用error函数来计算预测结果和实际结果之间的误差。 BP神经网络matlab源程序代码展示了如何使用matlab语言来实现BP神经网络，并对输入数据进行归一化、训练网络、预测结果和计算误差等过程。