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1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)matlab源程序代碼）%******************************%學(xué)習(xí)程序%******************************%%======原始數(shù)據(jù)輸入========p=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;292834972261;...349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;358044512636;...445126363471;263634713854;3471385
2、43556;385435562659;355626594335;...265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;199928892175;...288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;372934893172;...348931724568;317245684015;]';%===========期望輸出=======t=[4554292834972261692113913580445126363471385435562659.
3、..4335288240841999288921752510340937293489317245684015...3666];ptest=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;292834972261;...349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;358044512636;...445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;355626594335;...26594
4、3352882;433528824084;433528821999;288219992889;199928892175;...288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;372934893172;...348931724568;317245684015;456840153666]';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%將數(shù)據(jù)歸一化NodeNum1=20;%隱層第一層節(jié)點(diǎn)數(shù)NodeNum2=40;%隱層第二層節(jié)點(diǎn)數(shù)TypeNum=1;%輸出維數(shù)TF
5、1='tansig';TF2='tansig';TF3='tansig';net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum],{TF1TF2TF3},'traingdx');%網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建traingdmnet.trainParam.show=50;net.trainParam.epochs=50000;%訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置net.trainParam.goal=1e-5;%訓(xùn)練所要達(dá)到的精度net.trainParam.lr=0.01;%學(xué)習(xí)速率net=train(net,pn,tn);p2n=tramnmx(pt
6、est,minp,maxp);%測(cè)試數(shù)據(jù)的歸一化an=sim(net,p2n);[a]=postmnmx(an,mint,maxt)%數(shù)據(jù)的反歸一化，即最終想得到的預(yù)測(cè)結(jié)果plot(1:length(t),t,'o',1:length(t)+1,a,'+');title('o表示預(yù)測(cè)值---*表示實(shí)際值')gridonm=length(a);%向量a的長(zhǎng)度t1=[t,a(m)];error=t1-a;%誤差向量figureplot(1:length(error),error,'-.')title('誤差變化圖')gridon
