matlab与机器学习（三）以辛烷值含量预测为例BP神经网络（含代码解析）

 

   在BP神经网络中，单个样本有个输入，有个输出，在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层。实际

   上，1989年Robert Hecht-Nielsen证明了对于任何闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐含层的BP网

   络来逼近，这就是万能逼近定理。所以一个三层的BP网络就可以完成任意的维到维的映射。即这三层分

   别是输入层（I），隐含层（H），输出层（O）。如下图示

 

        

 

 

%% I. 清空环境变量

clear all
clc

一、随机生成训练集和测试集

%% II. 训练集/测试集产生

%%
% 1. 导入数据
load spectra_data.mat

%%
% 2. 随机产生训练集和测试集
temp = randperm(size(NIR,1));%1代表多少行，2代表多少列
% 训练集——50个样本
P_train = NIR(temp(1:50),:)';%冒号代表取出来是整行或者整列，'代表转置
T_train = octane(temp(1:50),:)';
% 测试集——10个样本
P_test = NIR(temp(51:end),:)';
T_test = octane(temp(51:end),:)';
N = size(P_test,2);

%% III. 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);
p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1);

%% IV. BP神经网络创建、训练及仿真测试
%%
% 1. 创建网络
net = newff(p_train,t_train,9);%9个隐藏神经元

%%
% 2. 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;%迭代次数
net.trainParam.goal = 1e-3;%训练目标
net.trainParam.lr = 0.01;%学习率

%%
% 3. 训练网络
net = train(net,p_train,t_train);

%%
% 4. 仿真测试
t_sim = sim(net,p_test);

%%
% 5. 数据反归一化
T_sim = mapminmax('reverse',t_sim,ps_output);

%% V. 性能评价
%%
% 1. 相对误差error
error = abs(T_sim - T_test)./T_test;

%%
% 2. 决定系数R^2
R2 = (N * sum(T_sim .* T_test) - sum(T_sim) * sum(T_test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_test).^2) - (sum(T_test))^2));

%%
% 3. 结果对比
result = [T_test' T_sim' error']

%% VI. 绘图
figure
plot(1:N,T_test,'b:*',1:N,T_sim,'r-o')
legend('真实值','预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('辛烷值')
string = {'测试集辛烷值含量预测结果对比';['R^2=' num2str(R2)]};
title(string)