matlab实现bp神经网络
newff 创建前向BP网络格式：
net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)
其中：PR —— R维输入元素的R×2阶最大最小值矩阵； Si —— 第i层神经元的个数，共N1层； TFi——第i层的转移函数，默认‘tansig’； BTF—— BP网络的训练函数，默认‘trainlm’; BLF—— BP权值/偏差学习函数，默认’learngdm’ PF ——性能函数，默认‘mse’；（误差）
e.g.
P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];
net = newff([0 10],[5 1],{'tansig' 'purelin'});net.trainparam.show=50; %每次循环50次net.trainParam.epochs = 500; %最大循环500次
net.trainparam.goal=0.01; %期望目标误差最小值
net = train(net,P,T); %对网络进行反复训练
Y = sim(net,P)Figure % 打开另外一个图形窗口
plot(P,T,P,Y,'o')
『贰』 用BP神经网络建立数学模型，MATLAB实现，怎样得到输入到输出的计算公式
clear;
%输入数据矩阵
p1=zeros(1,1000);
p2=zeros(1,1000);
for i=1:1000
p1(i)=rand;
p2(i)=rand;
end
p=[p1;p2];
%目标（输出）数据矩阵
t = cos(pi*p1)+sin(pi*p2);
%对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理
[pn, inputStr] = mapminmax(p);
[tn, outputStr] = mapminmax(t);
%建立BP神经网络
net = newff(pn, tn, [200,10]);
%每10轮回显示一次结果
net.trainParam.show = 10;
%最大训练次数
net.trainParam.epochs = 5000;
%网络的学习速率
net.trainParam.lr = 0.05;
%训练网络所要达到的目标误差
net.trainParam.goal = 10^(-8);
%网络误差如果连续6次迭代都没变化，则matlab会默认终止训练。为了让程序继续运行，用以下命令取消这条设置
net.divideFcn = '';
%开始训练网络
net = train(net, pn, tn);
%获取网络权值、阈值
netiw = net.iw;
netlw = net.lw;
netb = net.b;
w1 = net.iw{1,1}; %输入层到隐层1的权值
b1 = net.b{1} ; %输入层到隐层1的阈值
w2 = net.lw{2,1}; %隐层1到隐层2的权值
b2 = net.b{2} ; %隐层1到隐层2的阈值
w3 = net.lw{3,2}; %隐层2到输出层的权值
b3 = net.b{3} ;
in = mapminmax('apply',[0.1;0.5],inputStr);
%用公式计算输出
y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;
y1=mapminmax('reverse',y,outputStr);
%用网络验证计算结果
out = sim(net,in);
out1=mapminmax('reverse',out,outputStr);
『叁』 如何用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络
使用神经网络工具箱可以非常简便地实现网络建立和训练，实例代码如下：
%%BP算法内
functionOut=bpnet(p,t,p_test)
%p,t为样本需要提前组织好
globalS1
net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm');%trainlm训练函数最容有效
%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm');%新版用法
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.00001;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.showWindow=false;%阻止训练窗口的弹出
net.trainParam.showCommandLine=false;%阻止训练窗口的弹出
net=train(net,p,t);
Out=sim(net,p_test);
end
上面的代码不完整，完整的带训练样本数据的程序见附件。