Matlab实现经典BP神经网络：实例与参数详解

本文档介绍了如何在MATLAB中实现一个简单而经典的BP（Back Propagation，反向传播）神经网络实例。首先，我们从数据预处理开始： 1. **数据归一化**： 对原始数据集（变量`p`和`t`）进行归一化，使用`premnmx`函数将输入样本（`pn`）和目标输出（`tn`）转换到最小最大范围，便于网络训练。这是为了使网络不受原始数据尺度影响，加快收敛速度。 2. **BP网络构建**： - **输入层**：输入数据的维度为`pic`维，形成一个`pic`维矩阵。 - **隐藏层和输出层**：指定网络结构，包括隐藏层神经元个数（`[5,1]`表示5个隐藏层神经元和1个输出层神经元）。 - **激活函数**：使用`tansig`作为隐含层的激活函数，`purelin`作为输出层的线性函数，这些函数用于非线性变换，帮助网络学习复杂的映射关系。 - **训练方法**：选择`traingdx`作为训练函数，这是带动量的自适应学习率梯度下降法，有助于改善训练过程中的性能。 3. **网络训练**： - **训练参数设置**：设置了训练参数，如训练显示频率（`show`），学习率（`lr`），最大迭代次数（`epochs`），以及达到的目标误差（`goal`）。 - **训练过程**：调用`train`函数使用`traingdx`训练网络，输入是归一化的输入数据`pn`和目标值`tn`。 4. **网络仿真与结果处理**： - **仿真阶段**：对新的未归一化的输入`pnew`使用`tramnmx`进行预处理，然后通过`sim`函数进行网络仿真得到预测输出`anewn`。 - **结果还原**：最后，通过`postmnmx`将仿真结果转换回原始数据范围，存储在`anew`中，并与实际值进行比较。 总结来说，本文提供了BP神经网络在MATLAB中的具体实现步骤，涵盖了数据预处理、网络构建、训练参数设定和训练过程，以及网络应用和结果处理。通过这个实例，读者可以了解如何在实际问题中应用BP神经网络，并掌握MATLAB中的关键函数和训练技巧。