matlab通用神经网络代码（神经网络算法代码matlab）

今天给各位分享matlab通用神经网络代码的知识，其中也会对神经网络算法代码matlab进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、BP神经网络matlab代码
• 2、matlab BP神经网络预测代码
• 3、BP神经网络matlab源程序代码讲解

BP神经网络matlab代码

clear

clc

alpha=0.05;

eta=0.2;

ny=2;d=2;nu=3;

n=ny+nu-d+1;

m=6;

w1k1=randn(m,n);%6*4

w1k2=w1k1;

w2k1=randn(1,m);%1*6

w2k2=w2k1;

L=1000;

uk=zeros(nu,1);%2*1

yk=zeros(ny,1);%2*1

fork=1:L

    time(k)=k;

    u(k)=0.8*sin(0.01*pi*k);

    y(k)=uk(2)^3+uk(3)^3+(0.8+yk(1)^3)/(1+yk(1)^2+yk(2)^4);

    X=[yk;uk(d:nu)];

    o=X;%4*1

    net2=w1k1*X;% 6*1

    o2=1./(1+exp(-net2));%6*1

    ym(k)=w2k1*o2;

    e(k)=y(k)-ym(k);

 dw2=eta*e(k)*o2';%1*6 e(k)ÊÇÒ»¸öÊý£¬kָϱꡣ

    w2=w2k1+dw2+alpha*(w2k1-w2k2);%1*6

    dnet2=exp(-net2)./(1+exp(-net2)).^2;%6*1

   dw1k1=eta*e(k)*w2k1'.*dnet2*o';

    w1=w1k1+dw1k1+alpha*(w1k1-w1k2);

    w1k2=w1k1;w1k1=w1;

    w2k2=w2k1;w2k1=w2;

    for i=nu:-1:2

        uk(i)=uk(i-1);

    end

    uk(1)=u(k);

    for i=ny:-1:2

        yk(i)=yk(i-1);

    end

    yk(1)=y(k);   

end

subplot(211)

plot(time,y,'r:',time,ym,'k');

xlabel('k'); ylabel('y(k)¡¢y_m(k)');

legend('y(k)','y_m(k)'); %axis([0 L -.4 1.6]);

subplot(212)

plot(time,y-ym,'k');

xlabel('k'); ylabel('e(k)'); axis([0 L -1 1]);

matlab BP神经网络预测代码

P=[1;2;3;4;5];%月

P=[P/50]；

T=[2;3;4;5;6]；%月训练样本

T=[T/50]；

threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];

net=newff(threshold,[15,7],{'tansig','logsig'},'trainlm');

net.trainParam.epochs=2000;

net.trainParam.goal=0.001;

LP.lr=0.1;

net=train(net,P,T);

P_test=[6月]';%6月数据预测7月

P_test=[P_test/50];

y=sim(net,P_test)

y=[y*50]

BP神经网络matlab源程序代码讲解

newff 创建前向BP网络格式：

net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)

其中：PR —— R维输入元素的R×2阶最大最小值矩阵； Si —— 第i层神经元的个数，共N1层； TFi——第i层的转移函数，默认‘tansig’； BTF—— BP网络的训练函数，默认‘trainlm’; BLF—— BP权值/偏差学习函数，默认’learngdm’ PF ——性能函数，默认‘mse’；（误差）

e.g.

P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];

net = newff([0 10],[5 1],{'tansig' 'purelin'});net.trainparam.show=50; %每次循环50次net.trainParam.epochs = 500; %最大循环500次

net.trainparam.goal=0.01; %期望目标误差最小值

net = train(net,P,T); %对网络进行反复训练

Y = sim(net,P)Figure % 打开另外一个图形窗口

plot(P,T,P,Y,'o')

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