MATLAB BP神经网络预测算法案例分析

"MATLAB神经网络30个案例分析（原代码）.doc" 这篇文档是关于使用MATLAB进行神经网络应用的一个案例集，主要聚焦于BP（Backpropagation）神经网络，这是一种常用于函数拟合、分类和预测的监督学习算法。通过30个具体的案例，读者可以学习如何构建、训练和分析BP神经网络模型。 首先，案例中的代码从清理工作环境开始，使用`clc`清除命令行窗口的内容，`clear`删除所有变量，确保在新的计算环境中开始。 接着，数据预处理是非常重要的一步。这里涉及到训练数据和预测数据的提取。文档中提到的数据集包含输入和输出，通过`loaddatainputoutput`加载数据。为了消除顺序依赖，使用随机排序。然后，从整个数据集中划分出1900个样本作为训练集，剩下的100个作为测试集。数据归一化是神经网络训练中常用的方法，用以改善网络的收敛速度和性能。在这里，使用`mapminmax`函数对输入和输出数据进行线性归一化。 接下来，初始化BP神经网络的结构。`newff`函数用于创建全连接前馈神经网络，参数`inputn`和`outputn`分别代表输入层和输出层的节点数，中间层的节点数为5。此外，设置训练参数如迭代次数（epochs）、学习率（lr）和目标误差（goal）。 网络训练阶段，使用`train`函数对网络进行训练，输入训练数据和目标值。训练完成后，对测试数据进行同样的归一化处理，然后用`sim`函数进行预测。预测输出需要反归一化，以便与原始输出数据比较。 最后，结果分析部分通过图形展示预测输出和期望输出，以及预测误差。`plot`函数绘制了预测输出和期望输出的曲线图，以直观地检查模型的性能。同时，展示了预测误差的曲线图，帮助评估模型的精度。 这些案例涵盖了神经网络的基本流程，包括数据预处理、网络设计、训练和结果评估，对于理解BP神经网络及其在MATLAB中的实现非常有帮助。通过这样的案例学习，读者可以掌握如何应用神经网络解决实际问题，特别是在预测任务中。此外，这个文档也适用于对深度学习感兴趣的初学者，因为BP神经网络是现代深度学习架构的基础。