大家好,小评来为大家解答以上问题。bp神经网络matlab实例预测,bp神经网络matlab实例很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!

1、第一步,了解BP神经网络是一个多层前馈网络,可以学习和存储输入输出之间的映射关系,是一个不需要建立数学方程的常用神经网络模型。BP神经网络的构建主要分为三步,如下图所示:

2、第二步,可以看看matlab中BP神经网络的训练函数,包括梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp,自适应lr梯度下降法traingda等。如下图所示:

3、第三步,通过实例介绍BP神经网络的使用,在matlab的命令行窗口中定义输入P和输出T。

4、通过newff(minmax(P),[5,1],{'tansig '' purelin'},' trainrp ');建设碱基对神经网络,

5、"[net,tr]=train(net,P,T);"经过网络训练,“sim(net,P)”得到模拟预测值,完整代码如下图所示:

6、第四步:在命令行窗口中按回车键后,可以看到结果弹出窗口。顶层神经网络依次代表“输入、隐层、输出层、输出”,隐层有5个神经元。

7、进行中的时期代表迭代次数,梯度代表梯度,有效性检查代表有效性检查,最后一个绿色复选标记代表绩效目标的实现,如下图所示:

8、在第五步中,我们还可以在命令行窗口中查看输出结果。x是BP神经网络的模拟值,输出值非常接近,如下图所示:

9、第六步,我们绘制实际曲线和预测曲线,可以看到BP神经网络预测的结果曲线与实际输出曲线基本一致,如下图所示:

本文到此结束,希望对大家有所帮助。

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