MATLAB神经网络预测程序实现与参数设置

"该资源是一个MATLAB神经网络预测程序，用于处理两个文本文件的数据，进行预测分析。程序首先读取两个文本文件中的数据，分别提取输入和输出变量，然后对数据进行预处理，包括标准化。接着，定义了神经网络的参数，如目标误差、迭代次数、学习率、显示频率等，并设置了网络结构、激活函数、训练函数和学习函数。最后，通过newff函数创建神经网络，并进行训练。" 在这个MATLAB程序中，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **文本数据读取**：程序通过`textread`函数读取名为`Test.txt`和`Check.txt`的两个文本文件，将数据存储到矩阵中。`Input`矩阵存储输入变量，而`Output`矩阵存储对应的输出变量。 2. **数据转换**：数据被转置以适应MATLAB的工作方式，确保矩阵的列对应于不同的样本，行对应于变量。此外，`premnmx`函数用于对输入和输出数据进行标准化，将所有值缩放到-1到1之间，这是神经网络训练前常用的数据预处理步骤。 3. **神经网络参数设置**： - `Para.Goal`：设定网络训练的目标误差，这里是0.0001。 - `Para.Epochs`：定义最大训练迭代次数，这里是800次。 - `Para.LearnRate`：设置学习率，这里是0.1，影响网络权重更新的速度。 - `Para.Show`：设置每多少次迭代后显示一次训练状态，这里是5。 - `Para.InRange`：定义输入数据的范围，这里为-11。 - `Para.Neurons`：指定神经元的数量，大小为输入层神经元数量的两倍加11。 - `Para.TransferFcn`：选择激活函数，这里是逻辑函数（'logsig'）和线性函数（'purelin'）的组合。 - `Para.TrainFcn`：选择训练函数，这里是Levenberg-Marquardt（'trainlm'），这是一种常用的误差反向传播算法的变体。 - `Para.LearnFcn`：设置学习函数，这里是梯度下降法（'learngdm'）。 - `Para.PerformFcn`：定义性能函数，这里是均方误差（'sse'）。 - `Para.InNum`，`Para.IWNum`，`Para.LWNum` 和 `Para.BiasNum`：这些参数分别表示输入层节点数、输入层到隐藏层权值数、隐藏层到输出层权值数和偏置节点数，用于计算网络的规模。 4. **神经网络构建**：使用`newff`函数创建一个前馈神经网络，它基于输入参数创建网络结构，并准备进行训练。 5. **训练过程**：在所有参数设置完毕后，网络将使用`net=train(Net,Input,Output)`进行训练，其中`Net`是创建的神经网络，`Input`和`Output`是经过预处理的数据。 这个MATLAB程序为一个基本的神经网络预测模型提供了框架，可以用于预测任务，如时间序列分析、回归问题或其他基于输入输出关系的预测。用户需要根据实际数据集和预测需求调整参数，如文件名、网络结构、训练设置等。