matlab中BP神經網絡的使用方法和實例
有時候在使用matlab進行數據分析和計算的時候,想使用BP神經網絡算法,怎麼使用呢,下面來分享一下方法
操作方法
(01)第一步我們首先需要了解BP神經網絡是一種多層前饋網絡,可以進行學習和存儲輸入輸出映射關係,不需要去建立數學方程式,是一種常用的神經網絡模型,BP神經網絡的構建主要分爲三步,如下圖所示:
(02)第二步我們可以看一下在matlab中BP神經網絡的訓練函數,有梯度下降法traingd,彈性梯度下降法trainrp,自適應lr梯度下降法traingda等,如下圖所示:
(03)第三步下面我們透過實例來介紹BP神經網絡的使用,在matlab中命令行視窗中定義輸入P,輸出T,·透過“newff(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'trainrp');”構建BP神經網絡,“[net,tr]=train(net,P,T);”進行網絡訓練,“sim(net,P)”得到仿真預測值,完整代碼如下圖所示:
(04)第四步在命令行視窗按回車鍵之後,可以看到出現結果彈窗,最上面的Neural Network下面依次代表的是“輸入、隱含層、輸出層、輸出”,隱含層中有5個神經元,Progress下面的Epoch代表迭代次數,Gradient代表梯度,Vaildation Checks代表有效性檢查,最後的綠色對勾代表性能目標達成,如下圖所示:
(05)第五步我們也可以看一下命令行視窗中的輸出結果,X是BP神經網絡仿真值,和輸出值已經非常逼近了,如下圖所示:
(06)第六步我們將實際曲線和預測曲線繪製出來,可以看到使用BP神經網絡預測的結果曲線基本和實際輸出曲線一致,如下圖所示:
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