做一个对温度补偿的bp神经网络matlab代码

以下是一个简单的 BP 神经网络的 MATLAB 代码，用于温度补偿：

% 温度补偿数据集
data = [25 10; 30 12; 35 15; 40 18; 45 21; 50 24; 55 27; 60 30];

% 数据预处理
x = data(:,1); % 温度
y = data(:,2); % 原始数据
x = x / max(x); % 归一化处理

% 设定神经网络参数
input_layer_size = 1; % 输入层节点数
hidden_layer_size = 3; % 隐藏层节点数
num_labels = 1; % 输出层节点数

% 初始化随机权重
initial_Theta1 = rand(hidden_layer_size, input_layer_size + 1) * 0.2 - 0.1;
initial_Theta2 = rand(num_labels, hidden_layer_size + 1) * 0.2 - 0.1;

% 将权重展开成向量形式
initial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)];

% 设定训练参数
options = optimset('MaxIter', 500);
lambda = 1;

% 定义代价函数
J = @(p) nnCostFunction(p, input_layer_size, hidden_layer_size, ...
                       num_labels, x, y, lambda);

% 训练神经网络
[nn_params, cost] = fmincg(J, initial_nn_params, options);

% 将权重重新恢复成矩阵形式
Theta1 = reshape(nn_params(1:hidden_layer_size * (input_layer_size + 1)), ...
                 hidden_layer_size, (input_layer_size + 1));
Theta2 = reshape(nn_params((1 + (hidden_layer_size * (input_layer_size + 1))):end), ...
                 num_labels, (hidden_layer_size + 1));

% 预测新数据
x_test = [27; 33; 38; 43; 48; 53; 58];
x_test = x_test / max(x_test);
y_test = predict(Theta1, Theta2, x_test) * 100; % 还原数据
disp(y_test);

% 绘制拟合曲线
plot(x, y, 'ro');
hold on;
x_fit = linspace(0, 1, 100);
y_fit = predict(Theta1, Theta2, x_fit') * 100;
plot(x_fit, y_fit, '-');
xlabel('Temperature (°C)');
ylabel('Data');
title('Temperature Compensation');

其中，`nnCostFunction` 和 `predict` 函数可以从之前的 BP 神经网络的 MATLAB 代码中复制而来，不再赘述。这里的数据集是一个简单的温度补偿数据集，包含了不同温度下的原始数据。代码首先对数据集进行了归一化处理，然后使用 `fmincg` 函数训练出 BP 神经网络，并在新的温度下进行了预测。最后，代码绘制了拟合曲线，以便于直观地观察神经网络的拟合效果。