Matlab实现BP神经网络预测程序与学习资源指南

本篇文章主要介绍了如何使用MATLAB编写BP神经网络预测程序，针对初学者提供了一个基础的代码框架和一些关键步骤。首先，作者强调了对于初学者来说，理解最小均方误差（Mean Squared Error, MSE）算法至关重要，它是神经网络学习算法的核心概念，建议参考高等教育出版社出版的《高等数学》第八章第十节，深入学习最小二乘法。 在MATLAB中，程序的编写包括以下几个步骤： 1. 创建神经网络：通过`newff`函数创建一个新的前向传播神经网络，这里设置了两个隐藏层（10个节点），激活函数分别为tansig（Sigmoid）和purelin（线性），训练方法采用'traingdm'（梯度下降法）。 ```matlab net_1 = newff(minmax(P), [10, 1], {'tansig', 'purelin'}, 'traingdm'); ``` 2. 初始化权值和阈值：分别获取输入层和隐藏层的权重和偏置。 3. 设置训练参数：如显示训练进度、学习率（lr）、动量（mc）、最大迭代次数（epochs）以及目标误差（goal）。 4. 训练网络：使用`train`函数训练神经网络，输入训练数据`P`和目标输出`T`。 5. 仿真和计算误差：使用`sim`函数对训练好的网络进行仿真，并计算仿真结果与实际输出之间的误差，MSE用来衡量误差大小。 6. 测试部分：对测试数据`x`进行仿真，进一步验证模型的泛化能力。 文章还提到了其他一些高级算法，如Hebb学习算法、Self-Organizing Map (SOM)、K-近邻算法以及ART（自适应共振理论）的学习算法。这些算法是对最小均方误差的扩展和优化，推荐的参考书籍有《神经网络原理》、《人工神经网络与模拟进化计算》、《模式分类》和《神经网络设计》等，对于理论理解或编程实现都有详细讲解。 通过这篇文档，读者可以了解到如何运用MATLAB进行BP神经网络的建模、训练和评估，同时也能了解到一些关于神经网络学习算法的理论背景和进阶学习路径。