"使用Matlab编写的BP神经网络预测程序分享与讨论"

本文介绍了使用MATLAB编写的BP神经网络预测程序，并分享了相关的算法程序。文章内容在网上找到的BP神经网络算法程序和MATLAB编写的BP神经网络预测程序文档中。虽然文档中有些混乱，但仍然可以借鉴和参考，希望能对读者有所帮助。作者本人对该程序不太了解，希望能与读者相互探讨学习。 BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有广泛的应用。在MATLAB中，可以使用各种函数和算法编写BP神经网络预测程序。文章中给出了一个示例程序，其中包括了创建前向神经网络、设置神经网络参数、调用训练算法进行网络训练和对网络进行仿真等步骤。 首先，通过使用newff函数创建一个新的前向神经网络net_1。该函数的参数包括输入数据的最小和最大数值范围、每个隐藏层的神经元数量以及定义每个层的激活函数类型。在示例程序中，使用了tansig和purelin激活函数，并设置了一个10个神经元的隐藏层和一个输出层。 接着，通过查看网络对象的属性，可以获取当前输入层和隐藏层的权重和阈值。示例程序中，通过访问net_1对象的属性，获取了输入层权重和阈值（inputWeights和inputbias）以及隐藏层权重和阈值（layerWeights和layerbias）。 然后，通过设置训练参数来定义网络的训练过程。示例程序中，设置了显示训练进度的频率、学习率、动量系数、训练迭代次数和训练的目标误差等参数。 接下来，通过调用train函数和TRAINGDM算法来对BP网络进行训练。该函数的参数包括网络对象net_1和输入输出数据P和T。示例程序中，通过传入训练数据集P和目标输出数据集T来训练网络，并返回训练后的网络对象net_1和训练记录tr。 最后，对训练后的BP网络进行仿真。通过sim函数可以输入训练数据集P，得到模型对应的输出数据集A。示例程序中，使用sim函数对训练数据进行仿真，并将结果保存在变量A中。 最后，计算仿真误差E。由于示例程序中未给出具体计算仿真误差的代码，因此无法知道具体的计算方法。但可以根据需要选择合适的误差计算方法，例如均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等。 总之，本文介绍了使用MATLAB编写BP神经网络预测程序的步骤，并展示了一个具体的示例程序。读者可以根据自己的需求，参考该程序并进行修改和优化，以适用于自己的具体问题。同时，作者也欢迎读者和大家一起探讨和学习BP神经网络算法。