MATLAB 3层BP神经网络资源

%----------------初始化、数据的录入、矩阵----------------------%
clear;
close all;
loadData;

X0=POS‘;
Y0=CUR‘;
%----------------下面对学习样本进行归一化处理-------------------%
minpx=min（X0）;
maxpx=max（X0）;
minpy=min（Y0）;
maxpy=max（Y0）;

X = （X0 - minpx .* ones（size（X0）））./（maxpx-minpx）;
Y = （Y0 - minpy .* ones（size（Y0）））./（maxpy-minpy）;

% X = zeros（size（X0））;
% Y = zeros（size（Y0））;
% for j=1:size（X02）
%          X（j）=（X0（j）-minpx）/（maxpx-minpx）;
%          Y（j）=（Y0（j）-minpy）/（maxpy-minpy）;
% end


%----------------网络建立和训练过程及结果显示-------------------%
s=3:15;%s 为常向量，表示神经元的个数
res=zeros（size（s））;%res将要存储误差向量，这里先置零
for i=1:length（s）
net=newff（XY[13]{‘tansig‘‘tansig‘‘purelin‘}‘trainlm‘）; 
net.trainParam.epochs=1000;%训练次数为1000次
net.trainParam.goal=0;%训练的目标误差为0
[nettr]=train（netXY）;%神经网络以每一列为一个样本
y=sim（netX）;
e=Y-y;
error=mse（enet）;
res（i）=norm（error）;
end
[ttmp2