(1)根据评价指标集, 确定BP 网络中输入节点的个数, 即为指标个数; (2)确定BP 网络的层数, 一般采用具有一个输入层, 一个隐含层和一个输出层的三层网络模型结构; 明确评价结果, 输出层的节点数为1; (3)对指标值进行标准化处理, 然后作为训练样本和检验样本; (4)网络状态初始化, 对连接权值wij 和阈值θ...
tansig:正切S型函数 purelin:线性型函数 1. 2. 3. ‘trainlm’:确定训练函数,默认为trainlm函数,该方法需要占用更大的存储空间,使用了Levenberg-Marquardt算法,对于中等规模的BP神经网络有最快的收敛速度。由于其避免了直接计算赫赛矩阵,从而减少了训练中的计算量,但需要较大内存量,随着神经元的增多,训练时间增加较...
BP神经网络算法常用的激活函数: Sigmod函数: f(x)=11+exf(x)=11+ex Tanh函数(双曲正切函数) f(x)=ex−e−xex+e−xf(x)=ex−e−xex+e−x 偏置: 作用:可以理解为加入一个与输入XX无关的常数项,使得逼近的效果更好。 如果用y=xy=x去逼近,效果不如人意,相反如果加入一个常数项,使得...
网络层数、神经元个数的选取没有理论指导,主要凭借经验 网络推广能力有限 2. Matlab实现 2.1 算法实现步骤 (1) 进行数据预处理 (2) 建立BP神经网络模型 (3) 利用样本进行训练 (4) 返回训练结束的模型 2.2 案例 在建立BP神经网络模型以及训练(即更新权重与偏置)Matlab有自带的函数,在实现BP神经网络算法的...
1、本实现隐藏层采用tanh作为激活函数,输出层线性函数为激活函数; 2、逼近函数为sin(x) + cos(x); 3、由于逼近函数值为1附近,所以没有进行归一化处理; 二、程序 % BP神经网络 % x:样本输入,y为样本输出,hide_node_arry为神经网络隐藏层神经元个数 ...
%% BP神经网络回归预测 %% 1.初始化 clear close all clc format bank %2位小数,format short精确4位,format long精确15位 %% 2.读取数据 data=xlsread('数据.xlsx'); % xlsread函数报错时,可用Load函数替代 % 设置神经网络的输入和输出 input=data(:,1:end-1); %第1列至倒数第2列为输入 output=data...
3 【正向传递】在Bp算法中，正向信号传递，反相误差修正。在每个神经元中，输入与输出的关系如下图所示。wij表示神经元i与神经元j之间的权值，xi表示神经元i的输出，xj表示神经元j的输出,bj 表示神经元j的阈值。激活函数函数f(x)在本经验选择S型函数 4 【反向误差修正】首先是隐层与输出层之间误差修正的原理。
3.1 BP神经网络结构 一个典型的BP(Backpropagation)神经网络包含输入层、隐藏层和输出层。假设我们有一个三层的BP神经网络,其结构如下: 输入层:有n个节点,代表n种影响空气质量的因素(如PM2.5、SO2、NO2等)。 隐藏层:有m个节点,每个节点表示一种潜在的非线性组合特征。
B:一个k维行向量,其元素为网络中各层节点数; C:一个k维字符串行向量,每一分量为对应层神经元的激活函数; trainFun:为学习规则采用的训练算法。 表3.1BP网络的常用函数表 函数类型 函数名称 函数用途 前向网络创建函数 newcf 创建级联前向网络 Newff 创建前向BP网络 传递函数 logsig S型的对数函数 tansig S...