%初始化兩層BP算法的學(xué)習(xí)期（訓(xùn)練加權(quán)系數(shù)WkiWij）
lr=0.05;???%lr為學(xué)習(xí)速率
err_goal=0.001;?%err_goal為期望誤差最小值
max_epoch=1000;?%訓(xùn)練的最大次數(shù)
Pn=[3?6?6.142?3?2.5?4.5?1.8?5.5?2.5?2.7?2?2.9?5?0.7?2?3?0.5?4?1?1.9?160?260?62.328?200?700?1500?1500?2000?1200?2200?10?4?5?14?3?3?4?5?2?1?1?1?8?2?1?1?3?1?2?5?60?57?65?72?70?80?75?75?40?51?62?58?40?45?65?68?71?63?69?60];??%給定輸入
Tn=[1?4?2?6?1?4?0?0?0?1?19?45?24?57?9?50?1?14?0?12?17?53?32?102?15?63?13?16?11?32?4?20?3?14?13?35?8?6?9?5];?%給定輸出
%歸一化處理?
Pm=0.8*（Pn?-?min（Pn））/（max（Pn）?-?min（Pn））+0.1;
Tm=0.8*（Tn?-?min（Tn））/（max（Tn）?-?min（Tn））+0.1;
P=[Pm（1:10）;Pm（11:20）;Pm（21:30）;Pm（31:40）;Pm（41:50）;Pm（51:60）;Pm（61:70）];?
T=[Tm（1:10）;Tm（11:20）;Tm（21:30）;Tm（31:40）];
%提供10組7個(gè)神經(jīng)元輸入和4個(gè)神經(jīng)元輸出的訓(xùn)練集和目標(biāo)值
%初始化WkiWij（M為輸入節(jié)點(diǎn)j的數(shù)量，q為隱含層節(jié)點(diǎn)i的數(shù)量（最終確定隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為15），L為輸出節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，N為樣本點(diǎn)的組數(shù)）
[MN]=size（P）;q=15;[LN]=size（T）;???
Wij=rand（qM）;????????%隨機(jī)給定輸入層與隱含層間的權(quán)值
Wki=rand（Lq）;??????%隨機(jī)給定隱含層與輸出層間的權(quán)值
b1=zeros（q1）;b2=zeros（L1）;?????%隨機(jī)給定隱含層、輸出層的閾值
for?epoch=1:max_epoch
Oi=tansig（Wij*Pb1）;????????%計(jì)算網(wǎng)絡(luò)隱含層的各神經(jīng)元輸出
Ok=logsig（Wki*Oib2）;??????%計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出層的各神經(jīng)元輸出
E=T-Ok;?????????????????????%計(jì)算網(wǎng)絡(luò)誤差
deltak=deltalin（OkE）;????????????%計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出層的delta
deltai=deltatan（OideltakWki）;???????%計(jì)算網(wǎng)絡(luò)隱含層的delta
[dWkidb2]=learnbp（Oideltaklr）;????%調(diào)整輸出層加權(quán)系數(shù)
Wki=Wki+dWki;b2=b2+db2;
[dWijdb1]=learnbp（Pdeltailr）;?????%調(diào)整隱含層加權(quán)系數(shù)
Wij=Wij+dWij;b1=b1+db1;?
%計(jì)算網(wǎng)絡(luò)權(quán)值修正后的誤差平方和
SSE=sumsqr（T-logsig（Wki*tansig（Wij*Pb1）b2））;
if（SSEend
%BP算法的測(cè)試工作期（根據(jù)訓(xùn)練好的WkiWij和給定的輸入計(jì)算輸出）
P1n=[2.1?0.9?2200?11?8?60?73];????????%給定測(cè)試輸入
Pn1=0.8*（P1n?-?min（P1n））/（max（P1n）?-?min（P1n））+0.1;??%歸一化
P1=[Pn1（1）;Pn1（2）;Pn1（3）;Pn1（4）;Pn1（5）;Pn1（6）;Pn1（7）];
Oi=tansig（Wij*P1b1）;??????%計(jì)算網(wǎng)絡(luò)隱含層的各神經(jīng)元輸出
Ok=logsig（Wki*Oib2）;?????%計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出層的各神經(jīng)元輸出
Ok???????????????????????%顯示網(wǎng)絡(luò)輸出層的實(shí)際輸出?
Y=[0.2901??0.8726??0.1400??0.4061]?%測(cè)試樣本值的實(shí)際輸出
plot（1:4Ok‘r‘1:4Y‘b‘）
title（‘測(cè)試樣本的實(shí)際輸出和期望輸出對(duì)照?qǐng)D‘）
xlabel（‘測(cè)試樣本點(diǎn)‘）
ylabel（‘對(duì)應(yīng)輸出值（紅色為實(shí)際輸出，藍(lán)色為預(yù)測(cè)輸出）‘）

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
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?????文件???????2323??2011-10-25?13:45??BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法matlab代碼\BP.m

?????文件?????133632??2011-10-25?14:13??BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法matlab代碼\林雨辰-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)報(bào)告.doc

?????文件????1030144??2011-10-11?14:27??BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法matlab代碼\第二章?BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與應(yīng)用-例子.doc

?????目錄??????????0??2018-05-31?15:30??BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法matlab代碼

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