matlab-BP神经网络(贝叶斯正则化算法程序)(共3页).docx

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1、精选优质文档-倾情为你奉上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 为输入矢量 sqrs=0.20 0.40 0.40 0.60 0.10 0.60 -0.10 -0.20 -0.60 . 0.40 0.80 0.00 -0.00 -0.90 0.30 0.40 0.00 0.10 ./0.9 ;sqjdcs=0.72 0.02 0.39 0.01 0.02 0.20 0.48 0.94 0.40

2、 . 0.52 0.48 0.19 0.24 0.73 0.04 0.62 0.00 0.12 ./0.;sqglmj=0.69 0.47 0.85 0.47 0.87 0.76 0.38 0.75 0.28 . 0.05 0.17 0.58 0.82 0.10 0.18 0.17 0.37 0.38 ./0.9 ;s1=0.10 0.30 0.10 0.10 0.90 0.50 0.10 0.00 0.60 . 0.00 0.40 0.60 0.50 0.20 0.20 0.70 0.00 0.10 ./0.;%s2=25. 24. 22. 20. 18. 14. 990. 1040. 10

3、96. 1159. .% 1229. 1453. 164. 142. 121. 101. 81. 35.; glkyl=1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3;glhyl=2 4 6 8 10 15 2 4 6 8 10 15 2 4 6 8 10 15 ;P=sqrs;sqjdcs;sqglmj;s1; %输入数据矩阵T=glkyl;glhyl; %目标数据矩阵echo on clc pause clc % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),20,2,tansig,purelin); pause clc echo off clc

4、disp(1. L-M 优化算法 TRAINLM); disp(2. 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 clcelseif(choice=2) echo on cl

5、c % 采用贝叶斯正则化算法 TRAINBR net.trainFcn=trainbr; pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 500; randn(seed,); net = init(net); % 重新初始化 pause clc end net.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.goal = 1e-6; net.trainFcn=trainoss; % 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 专心-专注-专业