基于matlab實現(xiàn)bp神經網(wǎng)絡模型仿真-在線瀏覽
2025-08-14 18:16本頁面
【正文】 入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。隱層節(jié)點中的作用函數(shù)（基函數(shù)）對輸入信號將在局部產生響應，也就是說，當輸入信號靠近基函數(shù)的中央范圍時，隱層節(jié)點將產生較大的輸出，由此看出這種網(wǎng)絡具有局部逼近能力，所以徑向基函數(shù)網(wǎng)絡也稱為局部感知場網(wǎng)絡。第二步：對輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)進行歸一化處理；第三步：有函數(shù)newff（）構造神經網(wǎng)絡。第五步：對BP神經網(wǎng)絡進行訓練。第七步：保存訓練好的神經網(wǎng)絡，并用訓練好的神經網(wǎng)絡進行預測。四、 仿真BP網(wǎng)絡神經網(wǎng)絡模型仿真，matlab源代碼如下：x=[]。 p=x39。[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)。plot(pn,tn,39。)。實際輸入與實際輸出圖39。fontsize39。實際輸出39。fontsize39。樣本39。fontsize39。tansig39。purelin39。traingd39。=50000。=。net=train(net,pn,tn)。figure(2)。r39。b39。legend(39。,39。)title(39。,39。,12)ylabel(39。,39。,12)xlabel(39。,39。,12)figure(3)plot(pn,t2,39。)。*39。legend(39。,39。)title(39。,39。,12)ylabel(39。,39。,12)xlabel(39。,39。,12)error=t2tn。*39。BP網(wǎng)絡預測誤差39。fontsize39。誤差39。fontsize39。樣本39。fontsize39。*39。title(39。) errorsum=sum(abs(error))%輸出訓練后的權值和閾值iw1={1}。lw2={2}。仿真結果如下圖所示：（1） 模型訓練方法為梯度下降法，函數(shù)為traingd神經網(wǎng)絡的第一層的權重為：神經網(wǎng)絡第一層的偏置為：神經網(wǎng)絡的第二層的權重為：
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