bp神经网络matlab源程序代码讲解(bp神经网络训练代码matlab)
admin 发布:2022-12-19 19:15 133
本篇文章给大家谈谈bp神经网络matlab源程序代码讲解,以及bp神经网络训练代码matlab对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览:
- 1、求大神解读一下matlab代码。bp神经网络NEWff部分。
- 2、matlab BP神经网络训练程序求解释
- 3、BP神经网络matlab代码
- 4、BP神经网络matlab源程序代码讲解
- 5、bp神经网络预测matlab源代码
求大神解读一下matlab代码。bp神经网络NEWff部分。
newff建立一个bp神经网络模型,threshold应该是输入,决定输入层数目,20个隐含层,四个输出层,tansig是隐含层函数,logsig是输出层函数,trainlm是训练方法,Levenberg-Marquardt BP训练函数。
epochs是设置最大迭代次数,goal是设置期望误差,就是训练到最后希望误差小到什么程度,这里的误差默认是mse误差。
LP是啥?定义的网络不是net咩??反正后面的lr是学习速率。
最后一句是在训练网络。
可以参考下这个博客!!里面举了个例子,注释也比较清楚。
matlab BP神经网络训练程序求解释
楼主解决没?这是我知道的
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %归一化数据,方便后面的预测
net.trainParam. show = 100; %这里的show是显示步数,每100步显示一次
net.trainParam.goal=0.0001; %目标误差,训练得到的数据和原始输入
net.trainParam.lr = 0.01; %lr是学习动量,一般越小越好
y1=sim(net,pn); %sim用来预测的
xlswrite('testdata6',tnew1); ?这里的testdata6是excel表格的名称
你可以看看书的,书上都有介绍
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]);
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')
bp神经网络预测matlab源代码
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]
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