(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θj赋予( 0, 1)之间的随机数; (5)输入样本, 从前往后计算各层神经元...
1. 在MATLAB命令提示符中输入`simulink` 2. 双击“Neural Network Toolbox”(神经网络工具箱),然后右键单击“Transfer Function”(传递函数)库并选择“Open Transfer Function library”(打开传递函数库)。 3. 在“Diagram”(图表)菜单中选择“Unlock Library”(解锁库)。这样将使库变得可编辑。 4. 从Simulink库中...
在MATLAB中训练BP神经网络，首先使用newff函数创建网络。newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)函数需要指定输入数据的范围PR，每层神经元的数量Si，以及各层的激活函数TFi。默认情况下，隐藏层的激活函数为'tansig'，输出层的激活函数为'purelin'，训练算法为'trainlm'，权重和偏...
logsig:对数S型函数 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...
%% 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...
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...
STEP 3 设置BP神经网络参数 设置训练集输入和标签变量(我这里使用的是第一步里创建的x和y变量) 设置数据类型与占比 trainning:用来训练的数据。 validtion:测量网络泛化的数据(泛化停止改善时停止训练) testing:用来测试神经网络的数据。 设置隐藏层神经单元的数量 ...
图3. S形函数与双极S形函数图像 双极S形函数与S形函数主要差别在于函数的值域,双极S形函数值域是(-1,1),而S形函数值域是(0,1)。 因为S形函数与双极S形函数都是可导的(导函数是连续函数),因此适合用在BP神经网络中。(BP算法要求激活函数可导)
通过newff函数创建BP神经网络，设置隐层节点数分别为200和10。设置每10轮回显一次训练结果，最大训练次数为5000次，学习速率为0.05，目标误差为10^(-8)。取消默认的训练终止条件设置，以确保训练过程继续。训练网络后，提取网络权值和阈值。具体包括输入层到隐层1的权值w1、阈值b1，隐层1到隐层2的权值...