BP神经网络matlab源程序代码

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% NEWFF——生成一个新的前向神经网络

% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练

% SIM——对 BP 神经网络进行仿真

% 定义训练样本

% P为输入矢量

P=[ ; ; ...

; ; ...

; ; ...

; ; ...

; ; ...

; ; ...

; ; ...

];

% T为目标矢量

T=[ ...

];

% Ptest为测试输入矢量

Ptest=[ ; ; ...

];

% Ttest为测试目标矢量

Ttest=[ ];

% 创建一个新的前向神经网络

net=newff(minmax(P'),[12,1],{'logsig','purelin'},'traingdm');

% 设置训练参数

= 50;

= ;

= ;

= 5000;

= ;

% 调用TRAINGDM算法训练 BP 网络

[net,tr]=train(net,P',T);

% 对BP网络进行仿真

A=sim(net,P');

figure;

plot((1993:2007),T,'-*',(1993:2007),A,'-o');

title('网络的实际输出和仿真输出结果，*为真实值，o为预测值');

xlabel('年份');

ylabel('客运量');

% 对BP网络进行测试

A1=sim(net,Ptest');

figure;

plot((2008:2010),Ttest','-*',(2008:2010),A1,'-o');

title('测试后网络的实际输出和仿真输出结果，*为真实值，o为预测值');

xlabel('年份');

ylabel('客运量');

% 计算仿真误差error

E = T - A;

MSE=mse(E);

figure;

plot(1:length(E),E,'-.');

title('误差变化图')