LM-BP神经网络的Matlab程序源代码

% X 表示训练的实际样本值
% T 表示网络的实际输出值
clc
clear all
format compact
% format long

% 读取数据并进行处理
fid = xlsread（‘www.xls‘）;
zd=max（fid）;
zx=min（fid）;
[rowcol]=size（fid）;
TT=fid（:col）;
m=0.1;
n=0.8;
% for i=1:col
%     for j=1:row
%         q1（ji）=m+（n-m）.*（fid（ji）-zx（i））./（zd（i）-zx（i））;
%     end
% end
for i=1:col
    q（:i）=m+（n-m）*（fid（:i）-zx（i））/（zd（i）-zx（i））;
end
% 归一化后的数据，X为输入样本数据，T为期望输出
X（:1:col-1）=q（:1:col-1）;
T=q（:end）;

net=newff（X‘T‘7{‘tansig‘ ‘purelin‘}‘trainlm‘‘mse‘）;

net.layers{1}.initFcn = ‘initwb‘;
net.inputWeights{11}.initFcn = ‘rands‘;
net.biases{11}.initFcn = ‘rands‘;
net.biases{21}.initFcn = ‘rands‘;
net = init（net）;
for i=1:100
    net.trainParam.epochs=10^20;
    net.trainParam.goal=0;
    net.trainParam.lr=10^-16;
    net.trainParam.min_grad=0;
    net=train（netX‘T‘）;
end
% yy=sim（netX‘）;
yy=net（X‘）;
y=zx（col）+（yy-m）