【Matlab】-- BP反向传播算法
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- 00 写在前面
- 01 BP算法介绍
- 02 基于Matlab的BP算法
- 03 代码解释
00 写在前面
BP算法可以结合鲸鱼算法、飞蛾扑火算法、粒子群算法、灰狼算法、蝙蝠算法等等各种优化算法一起,进行回归预测或者分类预测。
01 BP算法介绍
BP(Backpropagation,反向传播)算法是一种用于训练人工神经网络的监督学习算法。它是基于梯度下降法,通过反向传播误差来调整网络的权值和阈值,以最小化输出误差。BP算法是神经网络领域最经典和广泛使用的算法之一。
02 基于Matlab的BP算法
%% 输入
% x:一个个体的初始权值和阈值
% P_train:训练样本输入
% T_train:训练样本输出
% hiddennum:隐含层神经元数
% P_test:测试样本输入
% T_test:测试样本期望输出
%% 输出
% err:预测样本的预测误差的范数function [err,T_sim]=BpFunction1(x,P_train,T_train,hiddennum,P_test,T_test)
inputnum=size(P_train,2); % 输入层神经元个数
% hiddennum=2*inputnum+1; % 隐含层神经元个数
outputnum=size(T_train,2); % 输出层神经元个数%% 数据归一化
[p_train,ps_train]=mapminmax(P_train',0,1);
p_test=mapminmax('apply',P_test',ps_train);
[t_train,ps_output]=mapminmax(T_train',0,1);%% 开始构建BP网络
net=newff(p_train,t_train,hiddennum); %隐含层为hiddennum个神经元
%设定参数网络参数
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=1e-3;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.showwindow=false; %高版MATLAB使用 不显示图形框%% BP神经网络初始权值和阈值
w1num=inputnum*hiddennum; %输入层到隐层的权值个数
w2num=outputnum*hiddennum; %隐含层到输出层的权值个数
% x=2*rand(1,w1num+hiddennum+w2num+outputnum)-1; %随即生成权值
W1=x(1:w1num); %初始输入层到隐含层的权值
B1=x(w1num+1:w1num+hiddennum); %隐层神经元阈值
W2=x(w1num+hiddennum+1:w1num+hiddennum+w2num); %隐含层到输出层的权值
B2=x(w1num+hiddennum+w2num+1:w1num+hiddennum+w2num+outputnum); %输出层阈值
net.iw{1,1}=reshape(W1,hiddennum,inputnum); %为神经网络的输入层到隐含层权值赋值
net.lw{2,1}=reshape(W2,outputnum,hiddennum); %为神经网络的隐含层到输出层权值赋值
net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1); %为神经网络的隐层神经元阈值赋值
net.b{2}=reshape(B2,outputnum,1); %为神经网络的输出层阈值赋值%% 开始训练
net = train(net,p_train,t_train);%% 测试网络
t_sim = sim(net,p_test);
T_sim = mapminmax('reverse',t_sim,ps_output); %反归一化
T_sim=T_sim';
err=norm(T_sim-T_test); %预测结果与测试结果差的范数,范数越小说明预测得越准确,如果范数为0,说明预测得完全准确
03 代码解释
输入参数
x
:一个包含神经网络初始权值和阈值的向量。P_train
:训练样本的输入数据。T_train
:训练样本的输出数据。hiddennum
:隐含层神经元的个数。P_test
:测试样本的输入数据。T_test
:测试样本的期望输出。
输出参数
err
:预测误差的范数。T_sim
:测试样本的预测输出。
步骤
-
初始化参数:
- 计算输入层和输出层神经元的个数。
-
数据归一化:
- 使用
mapminmax
对训练和测试数据进行归一化处理。
- 使用
-
创建神经网络:
- 使用
newff
创建一个BP神经网络,设置隐含层神经元个数。
- 使用
-
设置网络训练参数:
- 设定最大训练次数,训练目标误差和学习率。
-
初始化权值和阈值:
- 从输入参数
x
中提取初始权值和阈值,并赋值给网络。
- 从输入参数
-
训练神经网络:
- 使用训练数据训练网络。
-
测试神经网络:
- 用测试数据进行预测,并反归一化预测结果。
- 计算预测误差。
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全能PDF工具集 -- PDF Shaper Professional v14.3 特别版
软件简介 PDF Shaper是一款功能强大的PDF工具集,它提供了一系列用于处理PDF文档的工具。这款软件使用户能够轻松地转换、分割、合并、提取页面以及旋转和加密PDF文件。PDF Shaper的界面简洁直观,使得即使是新手用户也能快速上手。它支持广泛的功能&…...
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《数据结构与算法基础 by王卓老师》学习笔记——2.4线性表的顺序表示和实现3
1.线性表的顺序存储表示 2.顺序表示意图 定义变量的时候才会分配空间,光有类型是不分配空间的 3.顺序表的基本操作 增删查三种较难,后面会讲 4.预定义常量和类型 5.算法一:线性表的初始化 6.线性表的几个简单操作 7.算法二:顺序…...
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【Linux 网络编程】网络的基础知识详解!
文章目录 1. 计算机网络背景2. 认识 "协议"3. 协议分层 1. 计算机网络背景 网络互联: 多台计算机连接在一起, 完成数据共享; 🍎局域网(LAN----Local Area Network): 计算机数量更多了, 通过交换机和路由器连接。 🍎 广…...
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(文章复现)分布式电源接入配电网承载力评估方法研究
参考文献: [1]郝文斌,孟志高,张勇,等.新型电力系统下多分布式电源接入配电网承载力评估方法研究[J].电力系统保护与控制,2023,51(14):23-33. 1.摘要 随着光伏和风电等多种分布式电源的接入,使得传统配电网的结构及其运行状态发生了较大改变。因此&…...
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HNU-计算机体系结构-实验3-缓存一致性
计算机体系结构 实验3 计科210X 甘晴void 202108010XXX 文章目录 计算机体系结构 实验31 实验目的2 实验过程2.0 预备知识2.0.1 多cache一致性算法——监听法2.0.1.1 MSI协议2.0.1.2 MESI协议2.0.1.3 本题讲解 2.0.2 多cache一致性算法——目录法2.0.2.1 有中心的目录法2.0.2…...
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普华永道调查:“拥抱AI”的行业正呈现出生产率激增景象
全球知名四大会计师事务所之一的普华永道最新报告显示,一些最有可能将人工智能技术融入业务的企业,其生产率增长速度几乎是其他行业的5倍,这有望推动整体经济。周二(5月21日)发布的报告称,2018年至2022年间…...
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Python深度学习:【模型系列】一文搞懂Transformer架构的三种注意力机制
文章目录 1. 什么是注意力机制?2. Transformer 的注意力层2.1 注意力机制基础2.2 理解Q,K,V2.3 交叉注意力层2.4 全局自注意力层2.5 因果注意力层3. 位置编码4. 多头注意力机制5. 总结1. 什么是注意力机制? 注意力机制最初受到人类视觉注意力的启发,目的是让模型在处理大…...
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如何在 Facebook 上投放多个广告活动而不被禁止?
由于其广泛的影响力,Facebook 已成为许多营销人员最喜欢的平台。许多组织的内容营销策略都涉及 Facebook。通常,这些策略包括运行多个 Facebook 广告帐户,以便多次向同一受众投放广告。那么如何有效地运行多个 Facebook 广告活动并保证不被禁…...