上海英文网站建设公司,推广赚钱拿佣金的软件,自己怎么做微信小程序免费,网站设计评价指标文章目录 文章目录 00 写在前面01 BP算法介绍02 基于Matlab的BP算法03 代码解释 00 写在前面
BP算法可以结合鲸鱼算法、飞蛾扑火算法、粒子群算法、灰狼算法、蝙蝠算法等等各种优化算法一起#xff0c;进行回归预测或者分类预测。
01 BP算法介绍
BP#xff08;Backpropag… 文章目录 文章目录 00 写在前面01 BP算法介绍02 基于Matlab的BP算法03 代码解释 00 写在前面
BP算法可以结合鲸鱼算法、飞蛾扑火算法、粒子群算法、灰狼算法、蝙蝠算法等等各种优化算法一起进行回归预测或者分类预测。
01 BP算法介绍
BPBackpropagation反向传播算法是一种用于训练人工神经网络的监督学习算法。它是基于梯度下降法通过反向传播误差来调整网络的权值和阈值以最小化输出误差。BP算法是神经网络领域最经典和广泛使用的算法之一。
02 基于Matlab的BP算法
%% 输入
% x一个个体的初始权值和阈值
% P_train训练样本输入
% T_train训练样本输出
% hiddennum隐含层神经元数
% P_test:测试样本输入
% T_test:测试样本期望输出
%% 输出
% err预测样本的预测误差的范数function [err,T_sim]BpFunction1(x,P_train,T_train,hiddennum,P_test,T_test)
inputnumsize(P_train,2); % 输入层神经元个数
% hiddennum2*inputnum1; % 隐含层神经元个数
outputnumsize(T_train,2); % 输出层神经元个数%% 数据归一化
[p_train,ps_train]mapminmax(P_train,0,1);
p_testmapminmax(apply,P_test,ps_train);
[t_train,ps_output]mapminmax(T_train,0,1);%% 开始构建BP网络
netnewff(p_train,t_train,hiddennum); %隐含层为hiddennum个神经元
%设定参数网络参数
net.trainParam.epochs1000;
net.trainParam.goal1e-3;
net.trainParam.lr0.01;
net.trainParam.showwindowfalse; %高版MATLAB使用 不显示图形框%% BP神经网络初始权值和阈值
w1numinputnum*hiddennum; %输入层到隐层的权值个数
w2numoutputnum*hiddennum; %隐含层到输出层的权值个数
% x2*rand(1,w1numhiddennumw2numoutputnum)-1; %随即生成权值
W1x(1:w1num); %初始输入层到隐含层的权值
B1x(w1num1:w1numhiddennum); %隐层神经元阈值
W2x(w1numhiddennum1:w1numhiddennumw2num); %隐含层到输出层的权值
B2x(w1numhiddennumw2num1:w1numhiddennumw2numoutputnum); %输出层阈值
net.iw{1,1}reshape(W1,hiddennum,inputnum); %为神经网络的输入层到隐含层权值赋值
net.lw{2,1}reshape(W2,outputnum,hiddennum); %为神经网络的隐含层到输出层权值赋值
net.b{1}reshape(B1,hiddennum,1); %为神经网络的隐层神经元阈值赋值
net.b{2}reshape(B2,outputnum,1); %为神经网络的输出层阈值赋值%% 开始训练
net train(net,p_train,t_train);%% 测试网络
t_sim sim(net,p_test);
T_sim mapminmax(reverse,t_sim,ps_output); %反归一化
T_simT_sim;
errnorm(T_sim-T_test); %预测结果与测试结果差的范数范数越小说明预测得越准确如果范数为0说明预测得完全准确
03 代码解释
输入参数
x一个包含神经网络初始权值和阈值的向量。P_train训练样本的输入数据。T_train训练样本的输出数据。hiddennum隐含层神经元的个数。P_test测试样本的输入数据。T_test测试样本的期望输出。
输出参数
err预测误差的范数。T_sim测试样本的预测输出。
步骤 初始化参数 计算输入层和输出层神经元的个数。 数据归一化 使用 mapminmax 对训练和测试数据进行归一化处理。 创建神经网络 使用 newff 创建一个BP神经网络设置隐含层神经元个数。 设置网络训练参数 设定最大训练次数训练目标误差和学习率。 初始化权值和阈值 从输入参数 x 中提取初始权值和阈值并赋值给网络。 训练神经网络 使用训练数据训练网络。 测试神经网络 用测试数据进行预测并反归一化预测结果。计算预测误差。
