bp神经网络模型的灵敏度分析的matlab代码

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：

% 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。