Bp 神经网络拟合概率密度函数的 matlab 代码

以下是使用 MATLAB 实现 BP 神经网络拟合概率密度函数的代码示例：

% 生成一组样本数据
x = randn(1000,1);

% 使用直方图估计概率密度函数作为目标函数
y = hist(x,50);
y = y / (sum(y) * (x(2)-x(1))); % 归一化

% 构建 BP 神经网络
net = feedforwardnet(10); % 有 10 个隐藏层节点
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用 Levenberg-Marquardt 算法进行训练
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口

% 训练神经网络
net = train(net,x',y');

% 对新数据进行预测
x_test = linspace(-4,4,100);
y_pred = net(x_test);

% 绘制结果
figure;
hold on;
histogram(x,50,'Normalization','pdf');
plot(x_test, y_pred, 'LineWidth', 2);
legend('True PDF', 'Estimated PDF');

在上述代码中，我们首先生成一组随机样本数据 `x`，然后使用直方图估计概率密度函数作为目标函数 `y`。接着，我们使用 `feedforwardnet` 函数构建一个带有 10 个隐藏层节点的 BP 神经网络，并使用 Levenberg-Marquardt 算法进行训练。最后，我们使用训练好的神经网络对新数据进行预测，并将真实概率密度函数和预测概率密度函数绘制在同一张图上，以便进行比较。