bp神经网络算法.docx
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1、精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -BP 神经网络算法三层 BP 神经网络如图:目标输出向量传递函数gztkk输出层,输出向量权值为w jk传递函数fy j隐含层,隐含层输出向量权值为wij输入层,输入向量Tx1x2x3xn设 网 络 的 输 入 模 式 为 x(x1, x2 ,.xn ), 隐 含 层 有h个 单 元 , 隐 含 层 的 输 出 为Ty ( y1, y2,.yT,输出层有m 个单元,他们的输出为z ( z1, z2,.zm ),目标输出为)ht(t1, t2,., tm )设隐含层到输出层的传递函数为f ,输出层的传递函数为g于 是 :
2、 y jnf (wij xii 1n)f (i 0wijxi ): 隐 含 层 第j个 神 经 元 的 输 出 ; 其 中w0 j,x01hzkg (j 0w jky j ) :输出层第k 个神经元的输出此时网络输出与目标输出的误差为1 m2(tkzk ),明显,它是wij 和w jk 的函数;T2 k 1下面的步骤就是想方法调整权值,使减小;由高等数学的学问知道:负梯度方向是函数值减小最快的方向因此,可以设定一个步长,每次沿负梯度方向调整个单位,即每次权值的调整为:第 1 页,共 6 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - -
3、- - -w pqw pq,在神经网络中称为学习速率可以证明:按这个方法调整,误差会逐步减小;BP 神经网络(反向传播)的调整次序为:1)先调整隐含层到输出层的权值设 vk 为输出层第k 个神经元的输入vkhw jk y jj 0mk1(tk2z )21(tmk2z ) 2kzvw jkk 1w jkk 1kzkvkkwjk(tkzk ) g (vk) y j- 复合函数偏导公式1e vk11如取 g (x)f ( x),就1e xg (uk )(1ev k ) 2(11e vk1)e vkzk (1zk )于是隐含层到输出层的权值调整迭代公式为:wjk (t1)w jk (t)zk (1zk
4、 ) yj2)从输入层到隐含层的权值调整迭代公式为:mk1(t2z )21(tkmk2z )2kyuwijk 1wijk 1jy ju jjwij其中 u j 为隐含层第j 个神经元的输入:u jnwij xii 0留意:隐含层第j 个神经元与输出层的各个神经元都有连接,即涉及全部的权值y jwij ,km(t因此zk )zkukm(tk2zk ) f (uk)wjkyj于是:k 01m(t kzkkz ) 2uky jk 0mwij2 k 1wij( tkzk ) f (ukk 0)w jk f (u j ) xij xi因此从输入层到隐含层的权值调整迭代为公式为:wij (t1)wij(t
5、 )j xi第 2 页,共 6 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -例:下表给出了某地区大路运力的历史统计数据,请建立相应的猜测模型,并对给出的2021 和2021 年的数据,猜测相应的大路客运量和货运量;人数( 单位:时间万人)机动车数( 单位:万辆)大路面积 ( 单位:万平方公里)大路客运量( 单位:万人)大路货运量( 单位:万吨)199020.550.60.0951261237199122.440.750.1162171379199225.370.850.1177301385199327.130.90.14
6、91451399199429.451.050.2104601663199530.11.350.23113871714199630.961.450.23123531834199734.061.60.32157504322199836.421.70.32183048132199938.091.850.34198368936200039.132.150.362102411099200139.992.20.361949011203200241.932.250.382043310524200344.592.350.492259811115200447.32.50.562510713320200552.8
7、92.60.593344216762200655.732.70.593683618673200756.762.850.674054820724202159.172.950.694292720803202160.633.10.794346221804202173.39003.96350.9880202175.55004.09751.0268function main()clc%清屏clear all;% 清除内存以便加快运算速度close all;% 关闭当前全部figure 图像SamNum=20;% 输入样本数量为20TestSamNum=20;% 测试样本数量也是20ForcastSamN
8、um=2;% 猜测样本数量为2HiddenUnitNum=8;% 中间层隐节点数量取8,比工具箱程序多了1 个InDim=3;% 网络输入维度为3OutDim=2;% 网络输出维度为2% 原始数据% 人数 (单位:万人 )sqrs=20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 .41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63;第 3 页,共 6 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - -
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