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  • bp神经网络matlab代码
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    2020-02-04 16:17:59

    %本代码为bp神经网络的matlab代码,对大量数值大的数据较准确,对少量数值小的数据不准确
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    %bp 神经网络的预测代码

    %载入输出和输出数据

    load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资料自整理\数学建模matlab程序\bp神经网络\p.txt;

    load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资料自整理\数学建模matlab程序\bp神经网络\t.txt;

    %保存数据到matlab的工作路径里面,有几行就是几维数据,一列为一个数据

    save p.mat;

    save t.mat;%注意t必须为行向量

    %赋值给输入p和输出t p:m*n的矩阵

    p=p;

    t=t;

    %数据的归一化处理,利用mapminmax函数,使数值归一化到[-1.1]之间

    %该函数使用方法如下:[y,ps] =mapminmax(x,ymin,ymax),x需归化的数据输入,

    %ymin,ymax为需归化到的范围,不填默认为归化到[-1,1]

    %返回归化后的值y,以及参数ps,ps在结果反归一化中,需要调用

    [p1,ps]=mapminmax§;

    [t1,ts]=mapminmax(t);

    %确定训练数据,测试数据,一般是随机的从样本中选取70%的数据作为训练数据

    %15%的数据作为测试数据,一般是使用函数dividerand,其一般的使用方法如下:

    %[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio)
    A=[p1;t1];
    [trainsample.A,valsample.A,testsample.A] =dividerand(A,0.7,0.15,0.15);
    trainsample.p=trainsample.A(1,:);
    trainsample.p=[trainsample.p;trainsample.A(2,:)];
    valsample.p=valsample.A(1,:);
    valsample.p=[valsample.p;valsample.A(2,:)];
    testsample.p=testsample.A(1,:);
    testsample.p=[testsample.p;testsample.A(2,:)];

    trainsample.t=trainsample.A(3,:);
    %trainsample.t=[trainsample.t;trainsample.A(4,:)];
    valsample.t=valsample.A(3,:);
    %valsample.t=[valsample.t;valsample.A(4,:)];
    testsample.t=testsample.A(3,:);
    %testsample.t=[testsample.t;testsample.A(4,:)];

    %建立反向传播算法的BP神经网络,使用newff函数,其一般的使用方法如下

    %net = newff(minmax§,[隐层的神经元的个数,输出层的神经元的个数],{隐层神经元的传输函数,输出层的传输函数},‘反向传播的训练函数’),其中p为输入数据,t为输出数据

    %tf为神经网络的传输函数,默认为’tansig’函数为隐层的传输函数,

    %purelin函数为输出层的传输函数

    %一般在这里还有其他的传输的函数一般的如下,如果预测出来的效果不是很好,可以调节

    %TF1 = ‘tansig’;TF2 = ‘logsig’;

    %TF1 = ‘logsig’;TF2 = ‘purelin’;

    %TF1 = ‘logsig’;TF2 = ‘logsig’;

    %TF1 = ‘purelin’;TF2 = ‘purelin’;

    TF1=‘tansig’;TF2=‘purelin’;

    net=newff(minmax§,[10,1],{TF1 TF2},‘traingdm’);%网络创建

    %网络参数的设置

    net.trainParam.epochs=1000000;%训练次数设置

    net.trainParam.goal=1e-7;%训练目标设置

    net.trainParam.lr=0.01;%学习率设置,应设置为较少值,太大虽然会在开始加快收敛速度,但临近最佳点时,会产生动荡,而致使无法收敛

    net.trainParam.mc=0.9;%动量因子的设置,默认为0.9

    net.trainParam.show=25;%显示的间隔次数

    % 指定训练参数

    % net.trainFcn = ‘traingd’; % 梯度下降算法

    % net.trainFcn = ‘traingdm’; % 动量梯度下降算法

    % net.trainFcn = ‘traingda’; % 变学习率梯度下降算法

    % net.trainFcn = ‘traingdx’; % 变学习率动量梯度下降算法

    % (大型网络的首选算法)

    % net.trainFcn = ‘trainrp’; % RPROP(弹性BP)算法,内存需求最小

    % 共轭梯度算法

    % net.trainFcn = ‘traincgf’; %Fletcher-Reeves修正算法

    % net.trainFcn = ‘traincgp’; %Polak-Ribiere修正算法,内存需求比Fletcher-Reeves修正算法略大

    % net.trainFcn = ‘traincgb’; % Powell-Beal复位算法,内存需求比Polak-Ribiere修正算法略大

    % (大型网络的首选算法)

    %net.trainFcn = ‘trainscg’; % ScaledConjugate Gradient算法,内存需求与Fletcher-Reeves修正算法相同,计算量比上面三种算法都小很多

    % net.trainFcn = ‘trainbfg’; %Quasi-Newton Algorithms - BFGS Algorithm,计算量和内存需求均比共轭梯度算法大,但收敛比较快

    % net.trainFcn = ‘trainoss’; % OneStep Secant Algorithm,计算量和内存需求均比BFGS算法小,比共轭梯度算法略大

    % (中型网络的首选算法)

    %net.trainFcn = ‘trainlm’; %Levenberg-Marquardt算法,内存需求最大,收敛速度最快

    % net.trainFcn = ‘trainbr’; % 贝叶斯正则化算法

    % 有代表性的五种算法为:‘traingdx’,‘trainrp’,‘trainscg’,‘trainoss’, ‘trainlm’

    %在这里一般是选取’trainlm’函数来训练,其算对对应的是Levenberg-Marquardt算法

    net.trainFcn=‘trainlm’;

    [net,tr]=train(net,trainsample.p,trainsample.t);

    %计算仿真,其一般用sim函数

    [normtrainoutput,trainPerf]=sim(net,trainsample.p,[],[],trainsample.t);%训练的数据,根据BP得到的结果

    [normvalidateoutput,validatePerf]=sim(net,valsample.p,[],[],valsample.t);%验证的数据,经BP得到的结果

    [normtestoutput,testPerf]=sim(net,testsample.p,[],[],testsample.t);%测试数据,经BP得到的结果

    %将所得的结果进行反归一化,得到其拟合的数据

    trainoutput=mapminmax(‘reverse’,normtrainoutput,ts);

    validateoutput=mapminmax(‘reverse’,normvalidateoutput,ts);

    testoutput=mapminmax(‘reverse’,normtestoutput,ts);

    %正常输入的数据的反归一化的处理,得到其正式值

    trainvalue=mapminmax(‘reverse’,trainsample.t,ts);%正常的验证数据

    validatevalue=mapminmax(‘reverse’,valsample.t,ts);%正常的验证的数据

    testvalue=mapminmax(‘reverse’,testsample.t,ts);%正常的测试数据

    %做预测,输入要预测的数据pnew

    pnew=[3 5 4;
    6 5 3
    ];
    pnewn=mapminmax(‘apply’,pnew,ps);
    anewn=sim(net,pnewn);
    anew=mapminmax(‘reverse’,anewn,ts);
    %绝对误差的计算
    errors=trainvalue-trainoutput;
    %plotregression拟合图
    figure,plotregression(trainvalue,trainoutput)
    %误差图
    figure,plot(1:length(errors),errors,’-b’)
    title(‘误差变化图’)
    %误差值的正态性的检验
    figure,hist(errors);%频数直方图
    figure,normplot(errors);%Q-Q图
    [muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(errors);%参数估计 均值,方差,均值的0.95置信区间,方差的0.95置信区间
    [h1,sig,ci]= ttest(errors,muhat);%假设检验
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