Matlab实现BP神经网络预测及入门指南

该资源是一份关于使用MATLAB编写的BP神经网络预测程序的教程。主要内容包括以下几个关键知识点： 1. **神经网络基础**： - BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见的多层前馈神经网络，它通过反向传播算法来调整权重，以最小化预测误差。在这个程序中，作者构建了两个不同的前向神经网络，一个用于处理输入数据P1，另一个用于处理P2。 2. **MATLAB编程实现**： - `newff` 函数被用来创建新的前向传播神经网络，包括输入层、隐藏层（带有tansig激活函数）和输出层（纯线性），训练方法选择为梯度下降法（'traingdm'）。 - 通过`IW`和`b`变量获取输入层和隐藏层的权重和阈值，`LW`和`b{2}`则表示隐藏层到输出层的权重和偏置。 - 调用`train`函数对网络进行训练，设置训练参数如显示进度、学习率、动量、最大迭代次数和目标误差。 3. **预测与误差计算**： - 通过`sim`函数对训练后的网络进行仿真，输入测试数据X1和X2，得到预测结果A。 - 计算仿真误差E，采用均方误差（MSE）作为评估指标，衡量预测值与实际值之间的差异。 4. **学习资源**： - 对于初学者，推荐阅读《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）的第8章，特别是第十节“最小二乘法”，理解最小均方误差的概念，这是神经网络学习算法的基础。 - 另外，Hebb学习算法、SOM（Self-Organizing Map）和K-近邻算法是基于最小均方误差的改进算法，可以在《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著）和《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社）等书籍中找到详细介绍。 通过这份MATLAB代码，读者可以了解到如何应用BP神经网络进行数值预测，并逐步掌握神经网络的基本构建、训练过程以及误差评估方法。这对于学习和实践神经网络技术具有实用价值。