基于双隐含层BP神经网络的预测

基于BP神经网络的预测，代码已经调是成功，可直接运行。

%% 该代码为基于双隐含层BP神经网络的预测
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%% 清空环境变量
clc
clear

%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载输入输出数据
load data input output

%从1到2000间随机排序
k=rand（12000）;
[mn]=sort（k）;

%找出训练数据和预测数据
input_train=input（n（1:1900）:）‘;
output_train=output（n（1:1900））;
input_test=input（n（1901:2000）:）‘;
output_test=output（n（1901:2000））;

%选连样本输入输出数据归一化
[inputninputps]=mapminmax（input_train）;
[outputnoutputps]=mapminmax（output_train）;

%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff（inputnoutputn[5 5]）;

net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.00004;

%网络训练
net=train（netinputnoutputn）;

%% BP网络预测
%预测数据归一化
inputn_test=mapminmax（‘apply‘input_testinputps）;
 
%网络预测输出
an=sim（netinputn_test）;
 
%网络输出反归一化
BPoutput=mapminmax（‘reverse‘anoutputps）;

%% 结果分析

figure（1）
plot（BPoutput‘:og‘）
hold on
plot（output_test‘-*‘）;
legend（‘预测输出‘‘期望输出‘）
title（‘BP网络预测输出‘‘fontsize‘12）
ylabel（‘函数输出‘‘fontsize‘12）
xlabel（‘样本‘‘fontsize‘12）
%预测误差
error=BPoutput-output_test;


figure（2）
plot（error‘-*‘）
title（‘BP网络预测误差‘‘fontsize‘12）
ylabel（‘误差‘‘fontsize‘12）
xlabel（‘样本‘‘fontsize‘12）

figure（3）
plot（（output_test-BPoutput）./BPoutput‘-*‘）;
title（‘神经网络预测误差百分比‘）

errorsum=sum（abs（error））;
web browser www.matlabsky.com
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Matlab神经网络30个案例分析
相关论坛：
《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：video.ourmatlab.com
Matlab技术论坛：www.matlabsky.com
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