matlab bp神经网络设计实例.docx

1、matlab bp神经网络设计实例matlab bp神经网络设计实例Neural Network Toolbox 1 BP神经网络的设计实例 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 训练样本定义如下： 输入矢量为 p =-1 -2 3 1 -1 1 5 -3 目标矢量为 t = -1 -1 1 1 解：本例的 MATLAB 程序如下： close all clear echo on clc % 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 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 % P 为输入矢量 P=

2、-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3; % T 为目标矢量 T=-1, -1, 1, 1; pause; clc % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),3,1,tansig,purelin,traingdm) % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW1,1 inputbias=net.b1 % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net.LW2,1 layerbias=net.b2 pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr =

3、0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; pause clc % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 net,tr=train(net,P,T); pause clc % 对 BP 网络进行仿真 A = sim(net,P) % 计算仿真误差 E = T - A MSE=mse(E) pause clc echo off 例2 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶

4、斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。其中，样本数据可以采用如下MATLAB 语句生成： 输入矢量：P = -1:0.05:1； 目标矢量：randn(seed,78341223)； T = sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P)； 解：本例的 MATLAB 程序如下： close all clear echo on clc % 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 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本矢量 % P 为输

5、入矢量 P = -1:0.05:1; % T 为目标矢量 randn(seed,78341223); T = sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P); % 绘制样本数据点 plot(P,T,+); echo off hold on; plot(P,sin(2*pi*P),:); % 绘制不含噪声的正弦曲线 echo on clc pause clc % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),20,1,tansig,purelin); pause clc echo off clc disp(1. L-M 优化算法 TRAINLM); disp(2.

6、 贝叶斯正则化算法 TRAINBR); choice=input(请选择训练算法(1,2):); figure(gcf); if(choice=1) echo on clc % 采用 L-M 优化算法 TRAINLM net.trainFcn=trainlm; pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.goal = 1e-6; net=init(net); % 重新初始化 pause clc elseif(choice=2) echo on clc % 采用贝叶斯正则化算法 TRAINBR net.trainF

7、cn=trainbr; pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 500; randn(seed,192736547); net = init(net); % 重新初始化 pause clc end 例2% 调用相应算法训练 BP 网络 net,tr=train(net,P,T); pause clc % 对 BP 网络进行仿真 A = sim(net,P); % 计算仿真误差 E = T - A; MSE=mse(E) pause clc % 绘制匹配结果曲线 close all; plot(P,A,P,T,+,P,sin(2*pi*P),:);

8、pause; clc echo off 通过采用两种不同的训练算法，我们可以得到如图 1和图 2所示的两种拟合结果。图中的实线表示拟合曲线，虚线代表不含白噪声的正弦曲线，“”点为含有白噪声的正弦样本数据点。显然，经 trainlm 函数训练后的神经网络对样本数据点实现了“过度匹配”，而经 trainbr 函数训练的神经网络对噪声不敏感，具有较好的推广能力。 值得指出的是，在利用 trainbr 函数训练 BP 网络时，若训练结果收敛，通常会给出提示信息“Maximum MU reached”。此外，用户还可以根据 SSE 和 SSW 的大小变化情况来判断训练是否收敛：当 SSE 和 SSW 的

9、值在经过若干步迭代后处于恒值时，则通常说明网络训练收敛，此时可以停止训练。观察trainbr 函数训练 BP 网络的误差变化曲线,可见，当训练迭代至 320 步时，网络训练收敛，此时 SSE 和 SSW 均为恒值，当前有效网络的参数（有效权值和阈值）个数为 11.7973。 例3 采用“提前停止”方法提高 BP 网络的推广能力。对于和例 2相同的问题，在本例中我们将采用训练函数 traingdx 和“提前停止”相结合的方法来训练 BP 网络，以提高 BP 网络的推广能力。 解：在利用“提前停止”方法时，首先应分别定义训练样本、验证样本或测试样本，其中，验证样本是必不可少的。在本例中，我们只定义

10、并使用验证样本，即有 验证样本输入矢量：val.P = -0.975:.05:0.975 验证样本目标矢量：val.T = sin(2*pi*val.P)+0.1*randn(size(val.P) 值得注意的是，尽管“提前停止”方法可以和任何一种 BP 网络训练函数一起使用，但是不适合同训练速度过快的算法联合使用，比如 trainlm 函数，所以本例中我们采用训练速度相对较慢的变学习速率算法 traingdx 函数作为训练函数。 本例的 MATLAB 程序如下： close all clear echo on clc % NEWFF生成一个新的前向神经网络 % TRAIN对 BP 神经网络进

11、行训练 % SIM对 BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本矢量 % P 为输入矢量 P = -1:0.05:1; % T 为目标矢量 randn(seed,78341223); T = sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P); % 绘制训练样本数据点 plot(P,T,+); echo off hold on; plot(P,sin(2*pi*P),:); % 绘制不含噪声的正弦曲线 echo on clc pause clc % 定义验证样本 val.P = -0.975:0.05:0.975; % 验证样本的输入矢量 val.T

12、 = sin(2*pi*val.P)+0.1*randn(size(val.P); % 验证样本的目标矢量 pause clc % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),5,1,tansig,purelin,traingdx); pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 500; net = init(net); pause clc % 训练 BP 网络 net,tr=train(net,P,T,val); pause clc % 对 BP 网络进行仿真 A = sim(net,P); % 计算仿真误差 E = T - A

13、; MSE=mse(E) pause clc % 绘制仿真拟合结果曲线 close all; plot(P,A,P,T,+,P,sin(2*pi*P),:); pause; clc echo off 下面给出了网络的某次训练结果，可见，当训练至第 136 步时，训练提前停止，此时的网络误差为 0.0102565。给出了训练后的仿真数据拟合曲线，效果是相当满意的。 net,tr=train(net,P,T,val); TRAINGDX, Epoch 0/500, MSE 0.504647/0, Gradient 2.1201/1e-006 TRAINGDX, Epoch 25/500, MSE

14、0.163593/0, Gradient 0.384793/1e-006 TRAINGDX, Epoch 50/500, MSE 0.130259/0, Gradient 0.158209/1e-006 TRAINGDX, Epoch 75/500, MSE 0.086869/0, Gradient 0.0883479/1e-006 TRAINGDX, Epoch 100/500, MSE 0.0492511/0, Gradient 0.0387894/1e-006 TRAINGDX, Epoch 125/500, MSE 0.0110016/0, Gradient 0.017242/1e-006 TRAINGDX, Epoch 136/500, MSE 0.0102565/0, Gradient 0.01203/1e-006 TRAINGDX, Validation stop. 预测建模与仿真 论坛：