BP神经网络matlab实例简单而经典.doc

p=p1';t=t1';
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%原始数据归一化

net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx');%设置网络,建立相应的BP网络
net.trainParam.show=2000;%训练网络
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.epochs=100000;
net.trainParam.goal=1e-5;
[net,tr]=train(net,pn,tn);%调用TRAINGDM算法训练BP网络
pnew=pnew1';
pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);
anewn=sim(net,pnewn);%对BP网络进行仿真
anew=postmnmx(anewn,mint,maxt);%还原数据
y=anew';

1、BP网络构建
（1）生成BP网络

：由维的输入样本最小最大值构成的维矩阵。
：各层的神经元个数。
：各层的神经元传递函数。
：训练用函数的名称。
（2）网络训练

（3）网络仿真

{'tansig','purelin'},'trainrp'
BP网络的训练函数
训练方法训练函数梯度下降法traingd有动量的梯度下降法traingdm自适应lr梯度下降法traingda自适应lr动量梯度下降法traingdx弹性梯度下降法trainrpFletcher-Reeves共轭梯度法traincgfPloak-Ribiere共轭梯度法traincgpPowell-Beale共轭梯度法traincgb量化共轭梯度法trainscg拟牛顿算法trainbfg一步正割算法trainossLevenberg-Marquardttrainlm
BP网络训练参数
训练参数参数介绍训练函数net.trainParam.epochs最大训练次数（缺省为10）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.goal训练要求精度（缺省为0）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.lr学习率（缺省为0.01）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.max_fail最大失败次数（缺省为5）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.min_grad最小梯度要求（缺省为1e-10）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.show显示训练迭代过程（NaN表示不显示，缺省为25）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.time最大训练时间（缺省为inf）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.mc动量因子（缺省0.9）traingdm、traingdxnet.trainParam.lr_inc学习率lr增长比（缺省为1.05）traingda、traingdxnet.trainParam.lr_dec学习率lr下降比（缺省为0.7）traingda、traingdxnet.trainParam.max_perf_inc表现函数增加最大比（缺省为1.04）traingda、train