数学建模学习笔记(十四)神经网络——下:BP实战-非线性函数拟合

举报
zstar 发表于 2022/08/06 00:59:00 2022/08/06
【摘要】 看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现 特此放上链接:BP神经网络matlab代码实现步骤 另外为了对数据进行尝试,看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例,懵懵懂懂,先将第二章非线性函...

看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现
特此放上链接:BP神经网络matlab代码实现步骤
另外为了对数据进行尝试,看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例,懵懵懂懂,先将第二章非线性函数拟合的代码放置如下:

%% 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(1,2000);
[m,n]=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
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);

%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff(inputn,outputn,5);

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

%网络训练
net=train(net,inputn,outputn);

%% BP网络预测
%预测数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
 
%网络预测输出
an=sim(net,inputn_test);
 
%网络输出反归一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);

%% 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));

  
 
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45
  • 46
  • 47
  • 48
  • 49
  • 50
  • 51
  • 52
  • 53
  • 54
  • 55
  • 56
  • 57
  • 58
  • 59
  • 60
  • 61
  • 62
  • 63
  • 64
  • 65
  • 66
  • 67
  • 68

该书电子版和源码可在matlab论坛下载

附《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录:
第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模
第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
第7章 RBF网络的回归–非线性函数回归的实现
第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测
第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别
第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算
第12章 初始SVM分类与回归
第13章 LIBSVM参数实例详解
第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别
第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能
第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.
第17章 基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测
第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割
第19章 基于SVM的手写字体识别
第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用
第21章 自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测
第22章 SOM神经网络的数据分类–柴油机故障诊断
第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究
第24章 概率神经网络的分类预测–基于PNN的变压器故障诊断
第25章 基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选
第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断
第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别
第28章 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断
第29章 极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验
第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断
第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价
第34章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类
第35章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优
第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维
第37章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测
第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类
第39章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类
第40章 动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现
第41章 定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真
第42章 并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算
第43章 神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨

文章来源: zstar.blog.csdn.net,作者:zstar-_,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:zstar.blog.csdn.net/article/details/113197040

【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。