bp神经网络故障诊断 matlab代码

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于解决分类和回归问题。它通过反向传播算法来训练网络，从而实现对输入数据的模式识别和预测。

以下是一个简单的BP神经网络故障诊断的Matlab代码示例：

% 创建并初始化神经网络
net = feedforwardnet([10 5]); % 创建一个两层的前馈神经网络，隐藏层有10个神经元，输出层有5个神经元
net = init(net); % 初始化网络权重和偏置

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 100; % 设置训练的最大迭代次数
net.trainParam.lr = 0.01; % 设置学习率
net.trainParam.goal = 0.01; % 设置训练目标误差

% 准备训练数据
inputs = [1 2 3 4 5]; % 输入数据
targets = [0 0 1 1 1]; % 目标输出

% 训练神经网络
net = train(net, inputs, targets);

% 使用训练好的网络进行预测
outputs = net(inputs);

% 输出预测结果
disp(outputs);

% 可以根据预测结果进行故障诊断和判断