BP神经网络matlab代码
原始数据输入p2845283344882833448845544488455429284554292834972928226134972261692122616921139169211391358013913580445135802636445126363471263634713854347138543556385435562659355643352659433528824335288240844335288219992882199928891999217528892175251021752510340925103409372934093729348937293172348931724568317245684015期望输出t455429283497226169211391358044512636347138543556265943352882408419992889217525103409372934893172456840153666ptest28452833448828334488455444884554292845542928349729283497226134972261692122616921139169211391358013913580445135804451263644512636347126363471385434713854355638543556265935562659433526594335288243352882408443352882199928821999288919992889217528892175251021752510340925103409372934093729348937293489317234893172456831724568401545684015366634974451265928893489
p
mi
pmaxpt
mi
tmaxtprem
mxptNodeNum120隐层第一层节点数NodeNum240隐层第二层节点数
将数据归一化
TypeNum1输出维数TF1ta
sigTF2ta
sigTF3ta
sig
et
ewffmi
maxp
NodeNum1NodeNum2TypeNumTF1TF3trai
gdx
TF2
f网络创建trai
gdm
ettrai
Paramshow50
ettrai
Paramepochs50000训练次数设置
ettrai
Paramgoal1e5训练所要达到的精度
ettrai
Paramlr001学习速率
ettrai
etp
t

p2
tram
mxptestmi
pmaxp测试数据的归一化a
sim
etp2
apostm
mxa
mi
tmaxt数据的反归一化，即最终想得到的预测结果
plot1le
gthtto1le
gtht1atitleo表示预测值表示实际值grido
mle
gtha向量a的长度t1tamerrort1a误差向量figureplot1le
gtherrorerrortitle误差变化图grido
结束
fr