bp神经网络进行预测的matlab程序
根据提供的文件信息,我们可以深入探讨BP神经网络在MATLAB中的应用及其实现过程。下面将对BP神经网络的基础概念、MATLAB程序中的关键步骤及其作用进行详细的解释。 ### BP神经网络简介 BP(Back Propagation)神经网络是一种多层前馈神经网络,通过误差反向传播算法来进行训练。其主要由输入层、隐藏层(一个或多个)和输出层组成。每个神经元之间都有权重连接,这些权重会随着训练过程不断调整以最小化网络输出与实际值之间的误差。 ### MATLAB程序解析 #### 1. 数据准备 在程序中首先定义了时间序列数据`year`,表示从1986年到2000年的年份,并给出了相应的数据值`p`和目标值`t`。这里需要注意的是,原始数据被分割成输入数据`p`和目标输出数据`t`。 - **输入数据**:`p`是一个15x1的矩阵,每三个数值为一组。 - **目标输出数据**:`t`也是一个15x1的矩阵,每行代表对应于输入数据的一个期望输出值。 #### 2. 数据归一化 为了提高神经网络的训练效果和收敛速度,通常需要对输入数据进行归一化处理。在本例中,使用`mapminmax`函数将数据映射到[-1, 1]区间内。这样可以确保数据分布更加均匀,避免某些特征值过大或过小对训练结果的影响。 #### 3. 数据集划分 接下来对归一化后的数据进行划分,分成训练集、验证集和测试集。这一步非常关键,因为合理的数据划分有助于评估模型的泛化能力。 - **验证集比例**:`validatePercent = 0.20`,即20%的数据用于验证。 - **测试集比例**:`testPercent = 0.20`,同样地,20%的数据用于最终的测试。 #### 4. 创建神经网络结构 在创建BP神经网络时,需要指定网络的层数、每层的神经元数量以及激活函数等参数。 - **第一隐藏层**:`NodeNum1 = 20`个神经元。 - **第二隐藏层**:`NodeNum2 = 40`个神经元。 - **输出层**:`TypeNum = 1`,只有一个输出节点。 - **激活函数**:程序中使用了`tansig`函数作为激活函数,这是一种Sigmoid型函数,可以将神经元的输出限制在[-1, 1]范围内。 使用`newff`函数创建神经网络,其中参数`minmax(normInput)`用来确定输入范围,`[NodeNum1, NodeNum2, TypeNum]`定义了各层的神经元数量,`{TF1 TF2 TF3}`指定了激活函数,而`'traingdx'`则是指定的训练函数。 #### 5. 网络训练参数设置 在程序中还设置了训练参数,包括最大训练轮次`epochs`、训练的目标误差`goal`以及学习率`lr`等。 - **最大训练轮次**:`net.trainParam.epochs = 10000`,即最多进行10000次迭代。 - **目标误差**:`net.trainParam.goal = 1e-6`,即希望达到的最小均方误差。 - **学习率**:`net.trainParam.lr = 0.01`,较小的学习率有助于更稳定地收敛。 ### 总结 以上是基于给定MATLAB程序对BP神经网络实现过程的详细解析。通过对数据预处理、网络结构设计以及训练参数的合理设置,可以构建出一个有效预测模型。此外,理解这些步骤背后的原理对于进一步优化模型性能和解决实际问题具有重要意义。