神经网络BP

function main()
clc             % 清屏
clear all;      % 清除内存以便加快运算速度
close all;      % 关闭当前所有figure图像
warning off;    % 屏蔽没有必要的警告
SamNum=20;      % 输入样本数量为20
TestSamNum=20;  % 测试样本数量也是20
ForcastSamNum=2;% 预测样本数量为2
HiddenUnitNum=8;% 中间层隐节点数量取8
InDim=3;        % 网络输入维度为3
OutDim=2;       % 网络输出维度为2
 
% 原始数据
% 人数
sqrs=[20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
% 机动车数量
sqjdcs=[0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6 2.7 2.85 2.95 3.1];
sqglmj=[0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
% 公路客运量
glkyl=[5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43467];
% 公路货运量
glhyl=[1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];
 
p=[sqrs;sqjdcs;sqglmj];  % 输入数据矩阵
t=[glkyl;glhyl];         % 目标数据矩阵
[SamIn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); % 原始样本对（输入和输出）初始化
 
rand('state',sum(100*clock));   % 依据系统时钟种子产生随机数
NoiseVar=0.01;                  % 噪声强度为0.01（添加噪声的目的是为了防止网络过度拟合）
Noise=NoiseVar*randn(2,SamNum); % 生成噪声
SamOut=tn+Noise;                % 将噪声添加到输出样本上
 
TestSamIn=SamIn;                % 这里取输入样本与测试样本相同，因为样本容量偏少
TestSanOut=SamOut;              % 也取输出样本与测试样本相同
 
MaxEpochs=50000;                % 最多训练次数为50000
lr=0.035;                       % 学习速率为0.035     
E0=0.65*10^(-3);                % 目标误差为0.65*10^(-3)
W1=0.5*rand(HiddenUnitNum,InDim)-0.1;% 初始化输入层与隐含层之间的权值
B1=0.5*rand(HiddenUnitNum,1)-0.1;% 初始化输入层与隐含层之间的权值
W2=0.5*rand(OutDim,HiddenUnitNum)-0.1;% 初始化输出层与隐含层之间的权值
B2=0.5*rand(OutDim,1)-0.1;% 初始化输出层与隐含层之间的权值
 
ErrHistory=[];  % 给中间变量预先占据内存
for i=1:MaxEpochs          
    HiddenOut=logsig(W1*SamIn+repmat(B1,1,SamNum)); % 隐含层网络输出
    NetworkOut=W2*HiddenOut+repmat(B2,1,SamNum);   %输出层网络输出
    Error=SamOut-NetworkOut;  % 实际输出与网络输出之差
    SSE=sumsqr(Error);   % 能量函数(误差平方和)
    ErrHistory=[ErrHistory SSE];
    if SSE