BP神经网络 matlab 回归举例

时间: 2023-09-04 22:17:20 浏览: 38
以下是一个简单的BP神经网络回归的例子,使用Matlab实现。 数据准备: 为了演示,我们将使用一个简单的数据集,其中包含两个变量X和Y。我们将使用这些变量来训练BP神经网络,以预测Y的值。 首先,我们需要加载数据集,将其分为训练集和测试集,并进行归一化处理。 ``` % Load data data = load('data.mat'); % Split data into training and testing sets train_data = data(1:80,:); test_data = data(81:end,:); % Normalize data train_data = normalize(train_data); test_data = normalize(test_data); ``` 网络设置: 接下来,我们需要设置神经网络的结构和参数。我们将定义一个三层的BP神经网络,其中输入层有一个神经元,隐藏层有两个神经元,输出层有一个神经元。我们将使用sigmoid函数作为激活函数,并使用均方误差作为损失函数。 ``` % Set network parameters input_layer_size = 1; hidden_layer_size = 2; output_layer_size = 1; % Initialize network weights and biases W1 = randn(hidden_layer_size, input_layer_size); b1 = randn(hidden_layer_size, 1); W2 = randn(output_layer_size, hidden_layer_size); b2 = randn(output_layer_size, 1); % Set learning rate and number of epochs alpha = 0.01; epochs = 1000; % Set activation function and loss function sigmoid = @(x) 1./(1+exp(-x)); mse = @(y, t) mean((y - t).^2); ``` 训练网络: 现在我们可以开始训练网络了。在每个迭代中,我们将使用前向传播计算网络的输出,并使用反向传播来更新网络的权重和偏置。 ``` % Train network for i = 1:epochs % Forward propagation z1 = W1 * train_data(:,1)' + b1; a1 = sigmoid(z1); z2 = W2 * a1 + b2; y = z2; % Backward propagation delta2 = y - train_data(:,2)'; delta1 = (W2' * delta2) .* a1 .* (1-a1); % Update weights and biases W2 = W2 - alpha * delta2 * a1'; b2 = b2 - alpha * delta2; W1 = W1 - alpha * delta1 * train_data(:,1); b1 = b1 - alpha * delta1; % Calculate training error train_error = mse(y, train_data(:,2)'); % Display progress if mod(i, 100) == 0 fprintf('Epoch %d, Training error: %f\n', i, train_error); end end ``` 测试网络: 训练完成后,我们可以使用测试数据集来评估网络的性能。我们将使用前向传播计算网络的输出,并计算测试误差。 ``` % Test network z1 = W1 * test_data(:,1)' + b1; a1 = sigmoid(z1); z2 = W2 * a1 + b2; y = z2; % Calculate testing error test_error = mse(y, test_data(:,2)'); % Display results fprintf('Testing error: %f\n', test_error); ``` 完整代码: ``` % Load data data = load('data.mat'); % Split data into training and testing sets train_data = data(1:80,:); test_data = data(81:end,:); % Normalize data train_data = normalize(train_data); test_data = normalize(test_data); % Set network parameters input_layer_size = 1; hidden_layer_size = 2; output_layer_size = 1; % Initialize network weights and biases W1 = randn(hidden_layer_size, input_layer_size); b1 = randn(hidden_layer_size, 1); W2 = randn(output_layer_size, hidden_layer_size); b2 = randn(output_layer_size, 1); % Set learning rate and number of epochs alpha = 0.01; epochs = 1000; % Set activation function and loss function sigmoid = @(x) 1./(1+exp(-x)); mse = @(y, t) mean((y - t).^2); % Train network for i = 1:epochs % Forward propagation z1 = W1 * train_data(:,1)' + b1; a1 = sigmoid(z1); z2 = W2 * a1 + b2; y = z2; % Backward propagation delta2 = y - train_data(:,2)'; delta1 = (W2' * delta2) .* a1 .* (1-a1); % Update weights and biases W2 = W2 - alpha * delta2 * a1'; b2 = b2 - alpha * delta2; W1 = W1 - alpha * delta1 * train_data(:,1); b1 = b1 - alpha * delta1; % Calculate training error train_error = mse(y, train_data(:,2)'); % Display progress if mod(i, 100) == 0 fprintf('Epoch %d, Training error: %f\n', i, train_error); end end % Test network z1 = W1 * test_data(:,1)' + b1; a1 = sigmoid(z1); z2 = W2 * a1 + b2; y = z2; % Calculate testing error test_error = mse(y, test_data(:,2)'); % Display results fprintf('Testing error: %f\n', test_error); ```

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