MATLAB神经网络43个案例分析BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合.zip资源-CSDN文库

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在MATLAB环境中，神经网络是一种强大的工具，常用于非线性系统的建模和复杂问题的解决。本资源“MATLAB神经网络43个案例分析”着重于BP（Backpropagation）神经网络，这是一种广泛使用的监督学习算法，尤其适用于非线性函数的拟合。BP神经网络通过反向传播误差来调整权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异，从而实现对非线性关系的精确建模。 BP神经网络的核心结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层处理这些数据并产生中间结果，而输出层则给出最终的预测值。每个神经元都包含一个激活函数，如sigmoid或tanh，用于引入非线性特性。在训练过程中，权重和偏置参数通过梯度下降等优化方法不断更新，以改善网络性能。案例分析中可能涵盖的非线性函数拟合内容可能包括但不限于： 1. **函数逼近**：利用神经网络对复杂的非线性函数进行逼近，例如S形曲线、指数函数、幂函数等。 2. **数据拟合**：在有实验数据的情况下，神经网络可以拟合这些数据点，找出潜在的非线性趋势。 3. **非线性回归**：针对非线性关系的回归分析，如多元非线性回归，通过神经网络找出输入变量与输出变量之间的复杂关系。 4. **系统辨识**：通过对系统输入和输出的观察，神经网络可以帮助识别系统的动态模型，特别适合处理非线性动力学系统。 5. **优化问题**：神经网络可以被用作优化工具，寻找满足特定条件的最优解。在“chapter2”中，可能会深入讨论BP神经网络的训练过程，包括初始化权重、前向传播、计算误差、反向传播误差和权重更新等步骤。此外，可能会涉及如何选择合适的网络结构（如层数、每层神经元数量）、训练策略（如学习率、动量项、早停法）以及防止过拟合的方法（如正则化、Dropout、早停）。此外，案例分析可能会讲解如何评估模型性能，比如使用均方误差（MSE）、决定系数（R^2）或者可视化预测结果与实际数据的对比图。还可能介绍如何使用MATLAB的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来简化建模流程，包括创建网络对象、设置训练选项、训练网络、测试网络以及保存和加载网络模型。这个资源提供了丰富的实践案例，帮助读者深入理解和应用MATLAB中的BP神经网络进行非线性函数拟合，对于科研和工程领域中的数据分析和建模具有很高的参考价值。通过学习这些案例，不仅可以提升MATLAB编程技能，还能掌握神经网络在解决实际问题中的应用技巧。

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1.MATLAB神经网络43个案例分析 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合.zip （3个子文件）

chapter2

chapter2_1.m 3KB

BP_Hidden.m 3KB

data.mat 45KB

%% 该代码为基于双隐含层BP神经网络的预测 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 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 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)); web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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