基于matlab實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真(編輯修改稿)
2025-07-24 18:16 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 關(guān)參數(shù)，例如最大訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練要求精度、學(xué)習(xí)率等。第五步：對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。第六步：重復(fù)訓(xùn)練直到滿足要求為止。第七步：保存訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)。第八步：將預(yù)測(cè)值和實(shí)際輸出值進(jìn)行對(duì)比，分析模型的穩(wěn)定性。四、 仿真BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真，matlab源代碼如下：x=[]。y=[]。 p=x39。t=y39。[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)。figure(1)。plot(pn,tn,39。39。)。title(39。實(shí)際輸入與實(shí)際輸出圖39。,39。fontsize39。,12)ylabel(39。實(shí)際輸出39。,39。fontsize39。,12)xlabel(39。樣本39。,39。fontsize39。,12)net=newff(minmax(pn),[10 1],{39。tansig39。 39。purelin39。},39。traingd39。)。=50000。=。=。%=1e50。net=train(net,pn,tn)。t2=sim(net,pn)。figure(2)。plot(pn,tn,39。r39。,pn,t2,39。b39。)。legend(39。期望輸出39。,39。預(yù)測(cè)輸出39。)title(39。預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際輸出對(duì)比39。,39。fontsize39。,12)ylabel(39。函數(shù)輸出39。,39。fontsize39。,12)xlabel(39。樣本39。,39。fontsize39。,12)figure(3)plot(pn,t2,39。:og39。)。hold onplot(pn,tn,39。*39。)。legend(39。預(yù)測(cè)輸出39。,39。期望輸出39。)title(39。BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出39。,39。fontsize39。,12)ylabel(39。函數(shù)輸出39。,39。fontsize39。,12)xlabel(39。樣本39。,39。fontsize39。,12)error=t2tn。 figure(4)plot(error,39。*39。)title(39。BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差39。,39。fonts
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1