bp神经网络模型的灵敏度分析的matlab代码

时间: 2023-11-26 21:02:25 浏览: 50
下面是一个简单的BP神经网络模型的灵敏度分析的Matlab代码: ```matlab % 数据集 input = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]; output = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]; % 创建神经网络 net = feedforwardnet(10); net = train(net, input, output); % 对于每个输入变量进行灵敏度分析 for i=1:length(input) % 增加噪声 input_p = input; input_p(i) = input(i) + 0.01; % 计算输出 output_p = net(input_p); % 计算灵敏度 sensitivity = abs((output_p - output) / output); % 显示结果 fprintf('Input %d sensitivity: %.4f\n', i, sensitivity); end ``` 在这个代码中,我们首先创建了一个简单的BP神经网络模型,并使用数据集对其进行训练。然后,我们对于每个输入变量,增加了一个小的噪声,计算新的输出并计算灵敏度。最后,我们输出每个输入变量的灵敏度。 需要注意的是,这个代码只是一个简单的示例,实际的灵敏度分析可能需要更复杂的方法和更多的数据。
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bp神经网络灵敏度分析代码matlab

我可以回答这个问题。以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于计算 BP 神经网络的灵敏度分析: ```matlab % 假设我们有一个 3 层的 BP 神经网络,输入层有 4 个神经元,隐藏层有 5 个神经元,输出层有 2 个神经元。 % 我们要计算第一个输出神经元关于第一个输入神经元的灵敏度。 % 首先,我们需要计算网络在当前输入下的输出。 input = [1; 2; 3; 4]; % 输入向量 W1 = randn(5, 4); % 输入层到隐藏层的权重矩阵 W2 = randn(2, 5); % 隐藏层到输出层的权重矩阵 b1 = randn(5, 1); % 隐藏层的偏置向量 b2 = randn(2, 1); % 输出层的偏置向量 z1 = W1 * input + b1; % 隐藏层的加权输入 a1 = sigmoid(z1); % 隐藏层的输出 z2 = W2 * a1 + b2; % 输出层的加权输入 output = sigmoid(z2); % 输出层的输出 % 接下来,我们需要计算第一个输出神经元关于第一个输入神经元的偏导数。 % 根据链式法则,这个偏导数可以分解为两个部分:第一个是输出神经元关于输出层加权输入的偏导数,第二个是输出层加权输入关于第一个输入神经元的偏导数。 % 第一个部分可以直接计算,第二个部分可以通过反向传播算法计算。 d_output_d_z2 = output(1) * (1 - output(1)); % 第一个输出神经元关于输出层加权输入的偏导数 d_z2_d_a1 = W2(1, :)'; % 输出层加权输入关于隐藏层输出的偏导数 d_a1_d_z1 = sigmoid(z1) .* (1 - sigmoid(z1)); % 隐藏层输出关于隐藏层加权输入的偏导数 d_z1_d_input = W1(:, 1); % 隐藏层加权输入关于第一个输入神经元的偏导数 d_output_d_input = d_output_d_z2 * d_z2_d_a1' * d_a1_d_z1' * d_z1_d_input; % 第一个输出神经元关于第一个输入神经元的偏导数 % 最后,我们可以计算第一个输出神经元关于第一个输入神经元的灵敏度。 sensitivity = abs(d_output_d_input * input(1) / output(1)); ``` 这个代码示例假设我们的神经网络只有一个样本输入,如果有多个样本输入,需要对每个样本分别计算灵敏度。

BP神经网络模型matlab代码

以下是一个简单的BP神经网络模型的Matlab代码,包括了训练和预测两个部分: %% BP神经网络模型 % 输入样本 X = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4; 0.2, 0.3, 0.4, 0.5; 0.3, 0.4, 0.5, 0.6; 0.4, 0.5, 0.6, 0.7; 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]; % 输出样本 Y = [0.1, 0.2; 0.2, 0.3; 0.3, 0.4; 0.4, 0.5; 0.5, 0.6]; % 隐层神经元个数 hiddenSize = 3; % 初始化权值 W1 = rand(size(X,2),hiddenSize); W2 = rand(hiddenSize,size(Y,2)); % 学习率 learningRate = 0.1; % 迭代次数 epochs = 1000; % 训练BP神经网络模型 for i=1:epochs % 前向传播 hiddenLayer = sigmoid(X * W1); outputLayer = sigmoid(hiddenLayer * W2); % 反向传播 outputDelta = (Y - outputLayer) .* sigmoid(outputLayer, true); hiddenDelta = outputDelta * W2' .* sigmoid(hiddenLayer, true); % 更新权值 W2 = W2 + learningRate * hiddenLayer' * outputDelta; W1 = W1 + learningRate * X' * hiddenDelta; end % 预测 newX = [0.6, 0.7, 0.8, 0.9]; newHiddenLayer = sigmoid(newX * W1); newOutputLayer = sigmoid(newHiddenLayer * W2); disp(newOutputLayer); % sigmoid函数 function y = sigmoid(x, derivative) if nargin > 1 && derivative y = sigmoid(x) .* (1 - sigmoid(x)); else y = 1 ./ (1 + exp(-x)); end end

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