bp神经网络训练代码matlab

以下是一个简单的 MATLAB BP 神经网络训练代码示例：

% 输入数据
X = [0 0 1; 0 1 1; 1 0 1; 1 1 1];
% 目标数据
y = [0 1 1 0];
% 设定初始权重
w1 = 2*rand(4,3) - 1;
w2 = 2*rand(1,4) - 1;
% 设定学习率
lr = 0.1;
% 设定迭代次数
epochs = 10000;
% 训练过程
for i = 1:epochs
    % 正向传播
    l1 = 1./(1 + exp(-X*w1'));
    l2 = 1./(1 + exp(-l1*w2'));
    % 计算误差
    l2_error = y' - l2;
    % 反向传播
    l2_delta = l2_error .* l2 .* (1 - l2);
    l1_error = l2_delta * w2;
    l1_delta = l1_error .* l1 .* (1 - l1);
    % 更新权重
    w2 = w2 + lr * l1' * l2_delta';
    w1 = w1 + lr * X' * l1_delta;
end
% 输出结果
disp(l2);

该代码实现了一个包含一个隐藏层的 BP 神经网络，使用 sigmoid 激活函数。训练数据包含四个样本，每个样本有三个特征和一个目标。训练过程中使用随机初始权重和固定学习率，并进行 10000 次迭代。最终输出预测结果。

相关问题

BP神经网络 源代码 matlab

以下是一个简单的 BP 神经网络的 MATLAB 源代码示例：

% 输入数据
X = [0 0 1; 0 1 1; 1 0 1; 1 1 1];
% 输出数据
y = [0; 1; 1; 0];

% 随机初始化权重
syn0 = 2*rand(3,4) - 1;
syn1 = 2*rand(4,1) - 1;

% 训练 BP 神经网络
for i = 1:60000
    % 前向传播
    l0 = X;
    l1 = sigmoid(l0 * syn0);
    l2 = sigmoid(l1 * syn1);

    % 计算误差
    l2_error = y - l2;

    % 反向传播
    l2_delta = l2_error .* sigmoid_derivative(l2);    l1_error = l2_delta * syn1';
    l1_delta = l1_error .* sigmoid_derivative(l1);

    % 更新权重
    syn1 = syn1 + l1' * l2_delta;
    syn0 = syn0 + l0' * l1_delta;
end

% 预测结果
l0 = X;
l1 = sigmoid(l0 * syn0);
l2 = sigmoid(l1 * syn1);
disp(l2);

% sigmoid 函数
function y = sigmoid(x)
    y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end

% sigmoid 函数的导数
function y = sigmoid_derivative(x)
    y = x .* (1 - x);
end

bp神经网络pid代码matlab二阶

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于解决回归和分类问题。PID是一种常用的控制算法，用于调节系统的输出，使其尽量接近期望值。在Matlab中，可以用以下代码实现一个二阶BP神经网络PID控制器：

% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10); % 创建具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 设置隐藏层的激活函数为双曲正切函数
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 设置输出层的激活函数为线性函数

% 训练神经网络
P = [1; 2; 3]; % 输入数据
T = [4; 5; 6]; % 输出数据
net = train(net, P, T); % 使用输入数据P和输出数据T训练神经网络

% 实现PID控制器
Kp = 0.6; % 比例增益
Ki = 0.4; % 积分增益
Kd = 0.2; % 微分增益
t = 0:0.1:10; % 时间范围
r = 1 + zeros(size(t)); % 期望输出
y = zeros(size(t)); % 实际输出
e = zeros(size(t)); % 误差

for i = 1:length(t)
    % 神经网络输出
    y(i) = net([r(i-2);r(i-1)]); % 输入为期望输出的过去两次数据
    % PID控制
    e(i) = r(i) - y(i); % 计算误差
    u = Kp*e(i) + Ki*sum(e(1:i)) + Kd*(e(i)-e(i-1)); % 计算控制量
    % 更新神经网络
    net = train(net, [r(i-2);r(i-1)], r(i)); % 以期望输出的过去两次数据为输入，期望输出为输出进行训练
end

% 绘制结果
plot(t, r, t, y);
xlabel('时间');
ylabel('输出');
legend('期望输出', '实际输出');

这段代码首先创建了一个具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络，并用给定的输入数据P和输出数据T进行训练。然后，根据PID控制算法实现了对神经网络输出的控制，最后绘制了期望输出和实际输出的图像。通过这段代码，可以实现一个基于BP神经网络的二阶PID控制器。