BP神经网络预测实例

内有详细注释，程序通用性很好，只需简单适当修改，适合初学者。

% BP 神经网络用于预测
% 使用平台 - Matlab7.0
% 数据为1986年到2000年的交通量 ，网络为3输入，1输出
% 15组数据，其中9组为正常训练数据，3组为变量数据，3组为测试数据
%by akjuan
%all rights preserved by www.4math.cn
%2008.11

clc
clear

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%原始数据
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year=1986:2000;%数据是从1986到2000年的

p=[493 372 445;372 445 176;445 176 235;176 235 378;235 378 429;...
378 429 561;429 561 651;561 651 467;651 467 527;467 527 668;...
527 668 841; 668 841 526;841 526 480;526 480 567;480 567 685]‘;%输入数据，共15组，每组3个输入
t=[176 235 378 429 561 651 467 527 668 841 526 480 567 685 507];%输出数据，共15组，每组1个输出


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%数据归一化处理
%mapminmax函数默认将数据归一化到[-11]，调用形式如下
%[yps] =%mapminmax（xyminymax）
%x需归化的数据输入
%ymin，ymax为需归化到的范围，不填默认为归化到[-11]
%y归一化后的样本数据
%ps处理设置，ps主要在结果反归一化中需要调用，或者使用同样的settings归一化另外一组数据
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[normInputps] = mapminmax（p）;
[normTargetts] = mapminmax（t）;


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%数据乱序，及分类处理
%将输入的15组数据的20%，即3组，用来作为测试数据；
% 样本的20%，即3组，用来作为变化数据；
%另外9组用来正常输入，用来训练；
%dividevec（）用来重新随机抽取上述三种分类的数据，原来的顺序被打乱
%函数调用的语法
%[trainVvalVtestV] = dividevec（ptvalPercenttestPercent）
%输入p为输入数据，t为输出数据
%valPercent为训练用的变化数据在总输入中的百分比
%testPercent为训练用的测试数据在总输入中的百分比
%输出trainVvalVtestV分别为按乱序及相应百分比，抽取得到的数据
%另外，打乱后的数据，p和t都是对应的，请放心使用
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testPercent = 0.20; % Adjust as desired
validatePercent = 0.20; % Adust as desired
[trainSamplesvalidateSamplestestSamples] = dividevec（normInputnormTargetvalidatePercenttestPercent）;


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% 设置网络参数
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NodeNum1 = 20; % 隐层第一层节点数
NodeNum2=40; % 隐层第二层节点数
TypeNum = 1; % 输出维数

TF1 = ‘tansig‘;TF2 = ‘tansig‘; TF3 = ‘tansig‘;%各层传输函数，TF3为输出层传输函数
%如果训练结果不理想，可以尝试更改传输函数，以下这些是各类传输函数
%TF1 = ‘tansig‘;TF2 = ‘logsig‘;
%TF1 = ‘logsig‘;TF2 = ‘purelin‘;
%TF1 = ‘tansig‘;TF2 = ‘tansig‘;
%TF1 = ‘logsig‘;TF2 = ‘logsig‘;
%TF1 = ‘purelin‘;TF2 = ‘purelin‘; 

%注意创建BP网络函数newff（）的参数调用，在新版本（7.6）中已改变
net=newff（minmax（normInput）[NodeNum1NodeNum2TypeNum]{TF1 TF2 TF3}‘traingdx‘）;%创建四层BP网络



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% 设置训练参数
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net.trainParam.epochs=10000;%训练次数设置
net.trainParam.goal=1e-6;%训练目标设置
net.trainParam.lr=0.01;%学习率设置应设置为较少值，太大虽然会在开始加快收敛速度，但临近最佳点时，会产生动荡，而致使无法收敛
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% 指定训练函数
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% net.trainFcn = ‘traingd‘; % 梯度下降算法
% net.trainFcn = ‘traingdm‘; % 动量梯度下降算法
%
% net.trainFcn = ‘traingda‘; % 变学习率梯度下降算法
% net.trainFcn = ‘traingdx‘; % 变学习率动量梯度下降算法
%
% （大型网络的首选算法）
% net.trainFcn = ‘trainrp‘; % RPROP（弹性BP）算法内存需求最小
%
% （共轭梯度算法）
% net.trainFcn = ‘traincgf‘; % Fletcher-Reeves修正算法
% net.trainFcn = ‘traincgp‘; % Polak-Ribiere修正算法

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        6070  2012-07-23 16:23  BPyuce.m