MATLAB实现BP神经网络训练源代码详解
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更新于2024-09-26
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这段MATLAB代码是用于实现基于BP(Back Propagation,反向传播)神经网络的训练和预测的示例。主要关注于解决一个特定的回归问题,其中输入数据集由两个数组huanghe_p和huanghe_t组成,分别表示两个特征变量的值。这些值经过标准化处理(将每个值除以其最大值和最小值之间的差),以确保它们在同一尺度上。
1. **数据预处理**:
首先,代码对huanghe_p和huanghe_t进行了标准化,通过减去最小值并除以最大值范围(p和t部分)。这一步骤有助于神经网络学习过程中的收敛和稳定。
2. **参数设置**:
- EPOCHS:定义了训练的轮数,这里设置为10000次,意味着网络会进行大量的迭代来调整权重。
- GOAL:设定目标误差,即训练时的目标精度,这里是0.000005,表示期望达到非常小的预测误差。
3. **神经网络结构**:
使用`newff`函数创建了一个多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP),输入层大小为根据`s`数组长度调整的标准化p值,隐藏层采用tanh激活函数('tansig')和线性输出层('purelin')。网络的权重初始化策略设置为所有权重加上一个小的偏置值(如0.5或0.75)。
4. **训练过程**:
使用`trainlm`函数执行反向传播算法,训练网络。对于`s`数组中的每个元素(代表不同的隐藏层节点数量),网络都会训练一次。训练结束后,使用`sim`函数对训练好的网络在pn上进行预测,得到预测值y。
5. **评估性能**:
计算预测值与实际值tn之间的均方误差(MSE,mean squared error),并使用`norm`函数计算这个误差向量的L2范数,存储在res数组中,用作每个隐藏层结构的性能指标。
这段MATLAB代码展示了如何使用BP神经网络进行回归任务,并通过循环训练和评估不同隐藏层结构的效果。通过调整隐藏层节点的数量(通过`s`数组),可以研究网络复杂度对性能的影响,寻找最优的模型配置。
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