MATLAB实现BP神经网络预测程序详解
3星 · 超过75%的资源 需积分: 9 161 浏览量
更新于2024-07-25
3
收藏 512KB DOC 举报
"使用MATLAB编写BP神经网络预测程序的教程"
MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析工具,尤其在处理神经网络模型时表现优秀。BP(Backpropagation)神经网络是一种常见的多层前馈神经网络,广泛应用于预测和分类任务。在MATLAB中编写BP神经网络程序,主要涉及以下几个关键知识点:
1. **神经网络结构**:
- `newff`函数是MATLAB神经网络工具箱中用于创建前向神经网络的函数。在这个例子中,`newff(minmax(P), [10, 1], {'tansig', 'purelin'}, 'traingdm')` 创建了一个包含1个隐藏层(10个神经元)和1个输出层的网络。`minmax(P)`用于归一化输入数据,`[10, 1]`定义了网络的层数和每层的神经元数量,`'tansig'`和`'purelin'`分别代表隐藏层和输出层的激活函数,前者是双曲正切函数,后者是线性函数,`'traingdm'`是训练算法,即梯度下降法。
2. **网络参数设置**:
- `net_1.trainParam`结构体用于设置训练参数,如每50次迭代显示一次训练状态(`show=50`),学习率为0.05(`lr=0.05`),动量因子为0.9(`mc=0.9`),最大迭代次数为10000次(`epochs=10000`),目标误差为1e-3(`goal=1e-3`)。
3. **网络训练**:
- `train(net_1, P, T)`函数用于使用指定的训练数据(P和T)来训练网络。P是输入数据,T是对应的目标输出。
4. **网络仿真与误差计算**:
- `sim(net_1, P)`函数对网络进行仿真,返回网络的预测输出A。
- 计算仿真误差E = T - A,其中E是误差矩阵,MSE(Mean Squared Error)是误差的均方差,用于评估模型的性能。
5. **测试与应用**:
- `sim(net_1, x)'`用于对新的测试数据x进行预测,这可以验证网络在未见过的数据上的泛化能力。
对于初学者,理解神经网络的学习算法是至关重要的。BP算法基于反向传播,通过不断调整权重和阈值来最小化网络的输出误差。学习算法的基础是**最小均方误差**,它是最优化问题中常用的一种损失函数,旨在最小化预测值与实际值之间的差异平方和。此外,学习神经网络还需要了解其他经典算法,如**Hebb学习规则**、**Self-Organizing Maps (SOM)**、**K-近邻算法**,以及**ART(Adaptive Resonance Theory)**,这些算法都在最小均方误差的基础上进行了改进。
建议初学者阅读以下书籍来深入理解这些概念:
- 《高等数学》(高等教育出版社,同济大学版),了解最小二乘法基础。
- 《神经网络原理》(机械工业出版社,Simon Haykin著),系统学习神经网络的基础理论。
- 《人工神经网络与模拟进化计算》(清华大学出版社,阎平凡,张长水著),涵盖多种神经网络算法。
- 《模式分类》(机械工业出版社,Richard O. Duda等著),了解模式识别与神经网络的应用。
- 《神经网络设计》(机械工业出版社,Martin T. Hargan等著),包括ART算法的详细讲解。
通过实践编程和理论学习,你可以逐步掌握神经网络的构建和训练,从而利用MATLAB进行更复杂的预测和分析任务。
2019-08-13 上传
2024-04-19 上传
2022-07-05 上传
2019-08-12 上传
108 浏览量
2019-08-13 上传
璇子ff
- 粉丝: 0
- 资源: 1
最新资源
- C++ Qt影院票务系统源码发布,代码稳定,高分毕业设计首选
- 纯CSS3实现逼真火焰手提灯动画效果
- Java编程基础课后练习答案解析
- typescript-atomizer: Atom 插件实现 TypeScript 语言与工具支持
- 51单片机项目源码分享:课程设计与毕设实践
- Qt画图程序实战:多文档与单文档示例解析
- 全屏H5圆圈缩放矩阵动画背景特效实现
- C#实现的手机触摸板服务端应用
- 数据结构与算法学习资源压缩包介绍
- stream-notifier: 简化Node.js流错误与成功通知方案
- 网页表格选择导出Excel的jQuery实例教程
- Prj19购物车系统项目压缩包解析
- 数据结构与算法学习实践指南
- Qt5实现A*寻路算法:结合C++和GUI
- terser-brunch:现代JavaScript文件压缩工具
- 掌握Power BI导出明细数据的操作指南