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。

相关问题

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：

% 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