用bp人工神经网络程序代码matlab

使用BP人工神经网络程序代码Matlab，可以进行基于反向传播算法的神经网络训练和预测。

首先，需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数量。可以使用MATLAB中的`newff`函数创建一个新的前馈神经网络对象。例如：

net = newff(minmax(inputData), [hiddenNodes1, hiddenNodes2], {'logsig', 'logsig'}, 'traingdx');

`newff`函数中第一个参数为输入数据的范围，可以使用`minmax`函数求得。第二个参数为隐藏层节点数量的矢量，可以根据问题需要定义。第三个参数为激活函数类型，可以选择不同的激活函数来改变网络性能。第四个参数为训练函数，这里使用`traingdx`表示使用梯度下降法进行训练。

然后，需要准备数据集并进行预处理。首先，将数据集划分为训练集和测试集，可以使用`dividerand`函数。然后，对数据进行归一化或标准化处理，以提高网络的训练效果。

接下来，使用`train`函数对神经网络进行训练。例如：

net = train(net, inputData, outputData);

`train`函数中第一个参数为之前创建的神经网络对象，第二个参数为训练数据集，第三个参数为对应的目标输出数据。

训练完成后，可以使用`sim`函数对新的输入数据进行预测。例如：

predictedOutput = sim(net, newInputData);

`sim`函数中第一个参数为之前训练好的神经网络对象，第二个参数为待预测的新输入数据。

最后，通过比较预测输出和实际输出，可以评估神经网络的性能，并进行相应的调整和改进。

以上就是使用BP人工神经网络程序代码Matlab的基本步骤。具体的应用还需根据实际问题进行进一步的调整和改进。