MATLAB实现BP神经网络训练源代码详解

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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。

clear
%数据输入
huanghe_p=[370 503 434 575 490 420 560 640 558 343 326 405 446 423 422 697 598 377 435 472 451 667 601 689 541 485 425 389 382 707 422];
huanghe_t=[515 713 586 753 720 567 717 987 810 489 453 589 639 568 595 982 849 519 615 652 599 941 893 999 758 701 630 561 520 1040 535];

%归一化处理
p=(huanghe_p-min(huanghe_p))/(max(huanghe_p)-min(huanghe_p));
t=(huanghe_t-min(huanghe_t))/(max(huanghe_t)-min(huanghe_t));

%数据输入2：网络有关参数
EPOCHS=10000;
GOAL=0.000005;

%建立bp神经网络，并训练，仿真。其中输入为p，输出为t

%-------------------------隐层神经元确定-----------------------------

s=3:15;%s 为常向量，表示神经元的个数
res=zeros(size(s));%res将要存储误差向量，这里先置零

pn=[p(1:5);p(6:10);p(11:15);p(16:20)];
tn=[t(1:5);t(6:10);t(11:15);t(16:20)];
for i=1:length(s)
net=newff(minmax(pn),[s(i),4],{'tansig','purelin'},'trainlm');
net.iw{1,1}=zeros(size(net.iw{1,1}))+0.5;
net.lw{2,1}=zeros(size(net.lw{2,1}))+0.75;
net.b{1,1}=zeros(size(net.b{1,1}))+0.5;
net.b{2,1}=zeros(size(net.b{2,1}));
net.trainParam.epochs=EPOCHS;
net.trainParam.goal =GOAL;

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