MATLAB实现BP神经网络代码示例

"这是使用MATLAB实现的BP神经网络代码，可以直接运行。代码中定义了一个简单的两输入、一输出的问题，用于模拟数据，并训练一个带有隐藏层的神经网络模型。网络结构采用'tansig'作为隐藏层激活函数和'purelin'作为输出层激活函数，训练算法为‘trainlm’。此外，代码还设置了训练参数，如学习率、训练迭代次数以及误差目标值，并在训练后进行了预测结果与实际结果的比较。" 在本文中，我们将深入探讨BP（Backpropagation）神经网络及其在MATLAB中的实现细节。BP神经网络是一种用于非线性回归和分类任务的监督学习模型，通过反向传播算法调整权重以最小化预测误差。 首先，代码清除了MATLAB工作空间的变量并清除命令窗口的输出，确保在干净的环境中运行。然后，它生成了200个随机的训练样本，每个样本包含两个输入特征和一个对应的输出。这些数据被分为训练集和测试集，分别用于训练神经网络和评估模型性能。 在预处理阶段，`mapminmax`函数被用来进行数据归一化，将输入和输出数据映射到[-1,1]的范围内。这有助于加速训练过程并避免权重更新过程中出现过大数值。 接下来，神经网络的结构被定义。在这个例子中，网络有2个输入节点、5个隐藏层节点和1个输出节点。激活函数选择为'tansig'（双曲正切函数）用于隐藏层，'purelin'（线性函数）用于输出层。训练函数设为'trainlm'，这是一种基于梯度下降的Levenberg-Marquardt算法，适用于非线性优化。 训练参数被设置，包括训练迭代次数（1000次）、学习率（0.01）和目标误差（0.00001）。这些参数会影响训练的速度和精度。然后，神经网络模型通过`train`函数进行训练，使用训练数据对网络进行拟合。 训练完成后，测试数据经过相同的归一化过程，然后通过训练好的神经网络进行前向传播得到预测结果。预测结果再通过`mapminmax`的逆过程还原到原始尺度，以便与实际输出进行比较。最后，预测值和实际值被绘制在同一图上，用以可视化模型的预测性能。 这段代码提供了一个基本的BP神经网络应用示例，可以作为理解MATLAB神经网络工具箱以及如何构建和训练神经网络的基础。用户可以根据自己的需求调整网络结构、训练参数和数据集，以适应不同的问题。