基于BP神经网络的MATLAB回归程序

基于BP神经网络的MATLAB回归程序，用于神经网络回归。

% BP 神经网络用于函数拟合　
% 使用平台 - Matlab6.5
% 作者：陆振波，海军工程大学
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clc
clear
close all

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% 产生训练样本与测试样本

n1 = 1:2:200;
x1 = sin（n1*0.1）;

n2 = 2:2:200;
x2 = sin（n2*0.1）;

xn_train = n1;          % 训练样本，每一列为一个样本
dn_train = x1;          % 训练目标，行向量

xn_test = n2;           % 测试样本，每一列为一个样本
dn_test = x2;           % 测试目标，行向量

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% 函数接口赋值

NodeNum = 20;           % 隐层节点数 
TypeNum = 1;            % 输出维数
p1 = xn_train;          % 训练输入
t1 = dn_train;          % 训练输出
Epochs = 1000;          % 训练次数

P = xn_test;            % 测试输入 
T = dn_test;            % 测试输出（真实值）

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% 设置网络参数

%TF1 = ‘tansig‘;TF2 = ‘purelin‘; % 缺省值
%TF1 = ‘tansig‘;TF2 = ‘logsig‘;
TF1 = ‘logsig‘;TF2 = ‘purelin‘;
%TF1 = ‘tansig‘;TF2 = ‘tansig‘;
%TF1 = ‘logsig‘;TF2 = ‘logsig‘;
%TF1 = ‘purelin‘;TF2 = ‘purelin‘;

net = newff（minmax（p1）[NodeNum TypeNum]{TF1 TF2}‘trainlm‘）;

% 指定训练参数
%net.trainFcn = ‘trainlm‘;  % 内存使用最多（快）
%net.trainFcn = ‘trainbfg‘;
%net.trainFcn = ‘trainrp‘;  % 内存使用最少（慢）
%net.trainFcn = ‘traingda‘; % 变学习率
%net.trainFcn = ‘traingdx‘;

net.trainParam.epochs = Epochs;     % 最大训练次数
net.trainParam.goal = 1e-8;         % 最小均方误差
net.trainParam.min_grad = 1e-20;    % 最小梯度
net.trainParam.show = 200;          % 训练显示间隔
net.trainParam.time = inf;          % 最大训练时间

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% 训练与测试

net = train（netp1t1）;     % 训练
X = sim（netP）;             % 测试 - 输出为预测值

%---------------------------------------------------
% 结果作图

plot（1:length（n2）x2‘r+:‘1:length（n2）X‘bo:‘）
title（‘+为真实值，o为预测值‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        2078  2018-08-28 10:30  NeuralNetwork_BP_Regression.m