基于matlab實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真(參考版)
2025-06-30 18:16本頁面
【正文】 。穩(wěn)定性也比BP模型好很多。fontsize39。樣本39。fontsize39。誤差39。fontsize39。徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差39。*39。,12) error=Yt。,39。,12)xlabel(39。,39。,12)ylabel(39。,39。)title(39。,39。legend(39。*39。)。 figure(1)plot(p,Y,39。net=newrb(p,t)。%輸出 p=x39。徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的仿真matlab源代碼如下：clearclcx=[]。（4） 泛化能力BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力很弱，而且學(xué)習(xí)和記憶具有不穩(wěn)定性，所以在實(shí)際的應(yīng)用中，原始的BP算法很難勝任。也就是說，如果增加了學(xué)習(xí)樣本，訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)就需要從頭開始訓(xùn)練，對(duì)于以前的權(quán)值和閾值是沒有記憶的。因此，網(wǎng)絡(luò)往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的負(fù)擔(dān)。對(duì)于這個(gè)問題，可以采用附加動(dòng)量法來解決。對(duì)于一些復(fù)雜問題，BP算法需要的訓(xùn)練時(shí)間可能非常長，這主要是由于學(xué)習(xí)速率太小造成的，可采用變化的學(xué)習(xí)速率或自適應(yīng)的學(xué)習(xí)速率加以改進(jìn)。大幅度的縮減了訓(xùn)練次數(shù)，但得到的訓(xùn)練過的模型一樣精準(zhǔn)。前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練之前必須要對(duì)權(quán)值和閾值進(jìn)行初始化，newff（）可以自動(dòng)完成這一過程，但是，權(quán)值和閾值的初始化時(shí)隨機(jī)的，這里就不詳細(xì)研究了。b2={2}。b1={1}。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差百分比39。)。,12) figure(5)plot((tnt2)./t2,39。,39。,12)xlabel(39。,39。,12)ylabel(39。,39。)title(39。 figure(4)plot(error,39。fontsize39。樣本39。fontsize39。函數(shù)輸出39。fontsize39。BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出39。期望輸出39。預(yù)測輸出39。)。hold onplot(pn,tn,39。:og39。fontsize39。樣本39。fontsize39。函數(shù)輸出39。fontsize39。預(yù)測輸出與實(shí)際輸出對(duì)比39。預(yù)測輸出39。期望輸出39。)。,pn,t2,39。plot(pn,tn,39。t2=sim(net,pn)。%=1e50。=。)。},39。 39。,
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