Matlab实现BP神经网络训练实例与数据归一化详解

在MATLAB中，Backpropagation (BP) 神经网络是一种常用的机器学习模型，用于解决各种非线性问题，如函数拟合、分类和预测等。本实例展示了如何利用MATLAB的函数实现一个基本的BP神经网络，并进行数据预处理和后处理。 首先，我们从原始数据（p和t）着手，通过`premnmx`函数对其进行归一化，将每个样本的值范围缩放到-1到1之间，这有助于网络收敛并提高训练效率。函数`premnmx`计算最小值和最大值，并返回这两个矩阵作为结果。 然后，我们创建一个具有5个隐藏层节点和一个输出层的BP网络，使用`newff`函数设置网络结构，选择激活函数为'tansig'（双曲正切函数）和'purelin'（纯线性），并指定了训练算法为'traingdx'，即梯度下降法。 接下来的参数设置对于训练过程至关重要：`show`参数决定每多少次迭代显示训练进度，`lr`是学习率，控制每次更新权重的步长，`epochs`是训练的最大轮数，`goal`则是设定的目标误差阈值。通过`train`函数，我们调用`traingdm`算法对网络进行训练，目标是使输出尽可能接近目标值。 当有新的未归一化的输入数据（pnew）时，我们需要先用`tramnmx`函数将其转换为网络训练时使用的规范化形式，确保与训练数据保持一致。然后，通过`sim`函数对网络进行仿真，得到输出。 最后，使用`postmnmx`函数对仿真结果进行反归一化，将网络的输出转换回原始数据范围。这一步确保了我们得到的是可以解读的实际数值，而不是网络内部处理的标准化值。 整个流程包括数据预处理、网络结构定义、训练过程、以及网络预测时的数据调整，展示了BP神经网络在MATLAB中的完整应用过程。这个实例适用于那些想要了解和实践BP网络基本操作的用户，同时也是初学者学习BP网络训练和数据处理的重要参考案例。