留一法交叉验证优化BP神经网络matlab完整代码
时间: 2023-09-15 10:19:01 浏览: 181
下面是使用留一法交叉验证优化BP神经网络的 MATLAB 代码:
```matlab
% 加载数据
load data.mat
% 设置参数
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层神经元个数
maxEpochs = 100; % 最大迭代次数
learningRate = 0.1; % 学习率
momentum = 0.9; % 冲量
errorGoal = 0.01; % 误差目标
numInput = size(input, 2); % 输入层神经元个数
numOutput = size(output, 2); % 输出层神经元个数
% 留一法交叉验证
n = length(input);
accuracy = zeros(n, 1);
for i = 1:n
% 划分训练集和测试集
xTrain = input([1:i-1 i+1:end], :);
yTrain = output([1:i-1 i+1:end], :);
xTest = input(i, :);
yTest = output(i, :);
% BP神经网络训练
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);
net.trainFcn = 'traingdx'; % 选择梯度下降算法
net.trainParam.epochs = maxEpochs;
net.trainParam.lr = learningRate;
net.trainParam.mc = momentum;
net.trainParam.goal = errorGoal;
net.divideFcn = 'dividerand'; % 随机划分训练集和验证集
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.3;
net.divideParam.testRatio = 0;
net = train(net, xTrain', yTrain');
% 测试
yPredict = net(xTest');
accuracy(i) = isequal(round(yPredict), yTest');
end
% 计算平均准确率
meanAccuracy = mean(accuracy);
fprintf('平均准确率:%.2f%%\n', meanAccuracy * 100);
```
其中,`data.mat` 是包含输入数据和输出数据的 `.mat` 文件,需要根据具体情况进行修改。在这个代码中,我们使用了 `feedforwardnet` 函数创建了一个具有 10 个隐藏层神经元的 BP 神经网络,并使用了 `traingdx` 梯度下降算法进行训练。在每次留一法交叉验证中,我们随机划分了训练集和验证集,并使用 `train` 函数对神经网络进行训练。最后,我们计算了所有留一法交叉验证的平均准确率。