matlab的bp神经网络如何设置为两层隐藏层

在Matlab中，我们可以使用Neural Network Toolbox工具箱来构建和训练BP神经网络。要将BP神经网络设置为两层隐藏层，我们需要按照以下步骤进行操作：

1. 导入数据：首先，我们需要准备训练和测试数据。这些数据包括输入特征和相应的目标输出。可以使用Matlab中的数据导入工具和函数来读取和处理训练数据集。

2. 创建神经网络：使用神经网络工具箱中的命令来创建神经网络。我们可以使用命令"newff"或"patternnet"来创建一个前馈神经网络。例如：net = newff(input, target, [hidden1 hidden2], output)或者net = patternnet([hidden1 hidden2])。

3. 配置网络训练算法：选择合适的训练算法来训练神经网络。可以使用命令"trainFcn"来设置训练算法。例如：net.trainFcn = 'trainlm'表示使用Levenberg-Marquardt算法。

4. 设置网络参数：我们还可以通过修改一些属性来调整网络的行为，例如设置训练次数、学习速率和动量等。可以使用命令"trainParam"来设置训练参数。

5. 训练网络：使用命令"train"来对神经网络进行训练。例如：net = train(net, input, target)。

6. 使用网络进行预测：训练完成后，我们可以使用已训练好的神经网络来进行预测。可以使用命令"sim"来进行模拟预测。例如：output = sim(net, input)。

7. 评估网络性能：可以使用一些性能指标来评估网络的性能，例如均方根误差（RMSE）和相关系数等。

以上是设置为两层隐藏层的BP神经网络的基本步骤。根据具体情况和需求，我们还可以根据实际情况进行调整和优化网络参数。