bp神经网络matlab实例,关于使用matlab中基于BP神经网络算法的应用实例

clear

clc

num=xlsread(‘ceshi.xlsx’,’A2:C1001’);

input_train=num(1:900,1:2)’;

output_train=num(1:900,3)’;

input_test=num(901:1000,1:2)’;

output_test=num(901:1000,3)’;

%数据归一化

[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);

[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);

%构建BP神经网络

net=newff(inputn,outputn,11);

%相关参数设置

net.trainParam.epochs=100;%迭代次数

net.trainParam.lr =0.1;%学习效率

net.trainParam.goal=0.00004;%设置目标值

net=train(net,inputn,outputn);%BP网络训练

inputn_test=mapminmax(‘apply’,input_test,inputps);%测试样本归一化

an=sim(net,inputn_test);%BP神经网络预测

BPoutput=mapminmax(‘reverse’,an,outputps);%预测结果反归一化

%预测图形

figure(1)

plot(BPoutput,’:og’)

hold on

plot(output_test,’- *’);

legend(‘预测输出’,’期望输出’)

title(‘BP神经网络预测输出’,’fontsize’,12)

ylabel(‘函数输出’,’fontsize’,12)

xlabel(‘样本’,’fontsize’,12)

error=BPoutput-output_test;

figure(2)

plot(error,’- *’)

title(‘BP神经网络预测误差’,’fontsize’,12)

ylabel(‘误差’,’fontsize’,12)

xlabel(‘样本’,’fontsize’,12)