bp神经网络matlab高铁实例

以下是一个使用 MATLAB 实现 BP 神经网络进行高铁故障诊断的示例：

1. 数据准备

首先，需要准备一些高铁故障诊断的数据。在本例中，我们使用了一个数据集，其中包含了 8 种不同的故障类型。每个故障类型都有 10 个样本，每个样本都有 20 个特征。在 MATLAB 中，可以使用 `csvread` 函数读取 CSV 文件中的数据。

data = csvread('train_data.csv');
features = data(:, 1:20);
labels = data(:, 21);

2. 数据预处理

在进行 BP 神经网络训练之前，需要对数据进行预处理。对于输入特征，我们可以使用 `mapminmax` 函数将其归一化到 [-1, 1] 的范围内。对于标签，我们需要将其转换为一个 one-hot 编码，这可以通过 `ind2vec` 函数实现。

input = mapminmax(features');
output = ind2vec(labels');

3. 创建神经网络模型

在 MATLAB 中，可以使用 `feedforwardnet` 函数创建一个前馈神经网络。在本例中，我们使用一个具有 2 个隐藏层的网络，每个隐藏层包含 10 个神经元。输出层包含 8 个神经元，每个神经元对应一个故障类型。

net = feedforwardnet([10 10]);
net.numInputs = 1;
net.inputs{1}.size = 20;
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{2}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{3}.transferFcn = 'softmax';

4. 训练神经网络

使用 `train` 函数可以对神经网络进行训练。在本例中，我们使用了交叉熵作为损失函数，并使用 Adam 优化算法进行训练。

net = train(net, input, output, 'useGPU', 'yes', 'loss', 'crossentropy', 'optimizer', 'adam');

5. 测试神经网络

使用 `csvread` 函数读取测试数据集，并对测试数据进行预处理。然后使用 `net` 对测试数据进行预测，并计算预测准确率。

test_data = csvread('test_data.csv');
test_features = test_data(:, 1:20);
test_labels = test_data(:, 21);

test_input = mapminmax(test_features');
test_output = ind2vec(test_labels');

predicted_output = net(test_input);
[~, predicted_labels] = max(predicted_output);
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels') / length(test_labels);
disp(['Test accuracy: ' num2str(accuracy)]);

这就是一个使用 MATLAB 实现 BP 神经网络进行高铁故障诊断的示例。当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和模型调整。