bp神经网络 MATLAB代码

BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的前向传播-反向传播的多层感知器模型，常用于机器学习中的非线性建模和预测。在MATLAB中，你可以使用Neural Network Toolbox来创建和训练BP神经网络。以下是一个简单的BP神经网络训练的示例代码：

% 导入所需工具箱
addpath('toolbox_path'); % 请替换为实际的Neural Network Toolbox路径

% 创建数据集（这里假设已经准备好了X和y输入输出变量）
X = ...;
y = ...;

% 设定网络参数
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数
numInputs = size(X, 2); % 输入特征数
numOutputs = size(y, 2); % 输出类别数
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize); % 创建网络

% 设置网络结构和参数
net.layers(1).transferFcn = 'logsig'; % 使用logistic sigmoid激活函数
net.layers(2).transferFcn = 'softmax'; % 输出层使用softmax处理分类问题
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt反向传播算法进行训练
net.learningRate = 0.1; % 学习率
net.maxEpochs = 100; % 最大迭代次数

% 开始训练
[net, tr] = train(net, X', y'); % X'表示转置，因为train函数需要列向量作为输入

% 评估模型性能
YPred = net(X'); % 预测输出
loss = crossentropy(YPred, y'); % 计算交叉熵损失
confMat = confusionmat(y', YPred); % 计算混淆矩阵

%