BPNN网络预测模型matlab代码
时间: 2024-09-07 22:05:22 浏览: 19
BP神经网络(Backpropagation Neural Network)是一种基于反向传播算法的多层前馈神经网络,常用于数据预测和分类任务。在MATLAB中,你可以使用Neural Network Toolbox来创建和训练BPNN模型。以下是一个简单的例子,展示如何使用该工具包建立一个BPNN并进行回归预测:
```matlab
% 导入所需库
addpath('toolbox_path'); % 确保Neural Network Toolbox路径正确
% 生成一些示例数据(假设X是输入特征,Y是目标值)
X = randn(100, 5); % 100个样本,5个输入特征
Y = sin(X(:,1)) + X(:,2)^2; % 目标值由正弦函数和平方项生成
% 创建BPNN模型
net = feedforwardnet(10); % 假设我们有10个隐藏节点
% 设置训练选项
options = trainingOptions('trainlm', ... % 使用Levenberg-Marquardt算法
'MaxEpochs', 100, ... % 最大迭代次数
'InitialLearnRate', 0.1, ... % 初始学习率
'LearnRateDecay', 'none' ... % 学习率不变
);
% 训练模型
net = train(net, X, Y, options);
% 对新数据进行预测
newInput = randn(1, 5);
predictedOutput = net(newInput);
% 打印预测结果
disp(['Predicted Output: ', num2str(predictedOutput)])
```
这个例子中,我们首先初始化了一个拥有10个隐含节点的网络,然后通过`trainlm`函数训练它。最后,对新的输入数据进行了预测。