神经网络与matlab仿真
神经网络与matlab仿真
随着技术的发展，人工神经网络在各个方面应用越来越广泛，由于matlab仿
真技术对神经网络的建模起着十分重要的作用，因此，通过讨论神经网络中基础
的一类——线性神经网络的matlab仿真，对神经网络的matlab仿真做一个基本
的了解。
1．面向matlab工具箱的神经网络设计
人工神经网络可通过硬件或软件方式来实现。硬件方式即神经计算机。目前
较常用的还是软件实现方式。已有许多公司和研究单位设计了通用的ANN程序
以方便人们使用，matlab提供的神经网络工具箱就是其重要代表。
神经网络工具箱是在matlab环境下所开发出来的许多工具箱之一，它是以人
工神经网络理论为基础，用matlab语言构造出典型神经网络的激活函数，如S
型、线性、竞争层、饱和线性等激活函数，使设计者对所选定网络输出的计算变
成对激活函数的调用。另外，根据各种典型的修正网络权值的规定，加上网络的
训练过程，用matlab编写出各种网络设计与训练所涉及的公式运算、矩阵操作
和方程求解等大部分子程序，网络的设计者可以根据自己的需要进行调用，免除
了自己编写复杂而庞大的算法程序的困扰，集中精力去思考需要解决的问题，提
高工作效率和解题质量。
目前matlab几乎完整地概括了神经网络的基本成果，对于各种网络模型，神
经网络工具箱集成了多种学习算法，为用户提供了极大的方便。
同时，matlab的其他工具箱也为我们在神经网络工具箱的基础上开发研究模
糊与神经网络的结合、神经网络的样条算法等问题提供了辅助手段
。
2 线性神经网络
线性神经网络是最简单的一种神经元网络，它可以由一个或多个线性神经元
构成。50年代末期提出的自适应线性元件是线性神经网络最早的典型代表。其
每个神经元的传递函数为线性函数，其输出可以取任意值。线性神经网络可以采
用Widrow-Hoff学习规则，也称为LMS算法来调整网络的权值和阈值。
2.1 线性神经网络模型
线性神经元模型的神经元有一个线性传递函数purelin，其输入输出之间是简
单的比例关系，一次对单个线性神经元，由图1可得，a=purelin(ω×p+b).因此，
线性神经网络允许输出可以取任意值，而不仅仅是0或1。
线性神经元模型
线性神经元传递函数
具有R个输入的单层（S个神经元）线性神经网络模型。
单层多输入的线性神经网络模型
2.2 线性神经网络的学习算法
Widrow-Hoff学习规则，又称为最小均方误差LMS（Least Mean Square Error）
学习算法，由Widrow-Hoff提出，属于有导师学习算法。
LMS学习规则定义如下：
22
1111()(()())mmkkmseekdkykmm
其目标是通过调节权值，使mse从误差空间的某点开始，沿着mse的斜面向下
滑行，最终使mse达到最小值。
LMS算法的实现有五个步骤：
第一步：初始化。给各个连接赋一个较小的随机值；
第二步：输入一个样本，计算连接权值的调整量：
2
()()2()ijijekekek
2
()()2()ekekekbb
1()[()(())]Rijiijijiekedkpkb
第三步：调整连接权值：
根据负梯度下降的原则，网络权值和阈值修正公式如下
(1)()2()()(1)()2()Tkkekpkbkbkek
式中η为学习率，当其取较大值时，可以加快网络的训练速度，但是如果其
值太大，会导致网络稳定性的降低和训练误差的增加。所以，为了保证网络进行
稳定的训练，学习率的值必须选择一个合适的值；
第四步：计算均方误差：
22
1111()(()())mmkkmesekdkykmm
第五步：判断误差是否为零或者是否达到预选设定的要求。如果是，则结束
算法，否则输入下一个样本，返回第二步进入下一轮求解过程。
3 线性神经网络的matlab实现
函数名称 功能
newlind 设计一个线性层
newlin 构造一个线性层
purelin 线性传递函数
dotprod 权值点积函数
netsum 网络输入求和函数
initlay 某层的初始化函数
initwb 某层的权值和阈值的初始化函数
initzero 零权值阈值初始化函数
init 一个网络的初始化函数
mae 求平均绝对误差性能函数
learnwh Widrow-hoff的学习规则
adaptwb 网络的权值阈值的自适应函数
adapt 神经网络的自适应函数
trainwb 网络的权值和阈值训练函数
train 神经网络训练函数
maxlinlr 线性层的最大学习率
errsurf 计算误差性能曲面
sim 仿真一个神经网络
下面给出一个线性神经网络的设计要求，并尝试用matlab提供的神经网络工
具函数实现。
设计一个简单的单层线性神经元，其输入和目标分别为P=[+1.0 -1.2]，
T=[+0.5 +1.0]。权值和阈值的范围分别为-1~1。试用matlab实现其从输入到输出
的变化关系。
由例中的条件编写matlab源程序如下
：
%dlin1.m
%NEWLIND
%SIM
clf;
figure(gcf);
P=[1.0 -1.2];
T=[0.5 1.0];
w_range=-1:0.1:1;
b_range=-1:0.2:1;
ES=errsurf(P,T,w_range,b_range,'purelin');
plotes(w_range,b_range,ES);
ax=findobj(gcf.'type','axes');
pause
net=neslind(P,T);
format compact;
A=0;E=0;SSE=0;
A=sim(net,P)
E=T-A
SSE=sumsqr(E)
plotes(w_range,b_range,ES);
plotep(net.IW{1.1},net.b{1},SSE);
p=-1.2;
a=0;
a=sim(net,p) % 进行网络验证
disp('End of dline1')
执行程序，可得到线性网络求解后的误差曲面图
对此线性网络进行更多的训练以求最优解，则matlab程序更改如下。
% dlin2.m
% NEWLIN
% TRAIN
% SIM
clf;
figure(gcf);
P=[1.0 -1.2];
T=[0.5 1.0];
w_range=-1:0.2:1;
b_range=-1:0.2:1;
ES=errsurf(P,T,w_range,b_range,'purelin');
plotes(w_range,b_range,ES);
pause
maxlr=0.40*maxlinlr(P,'bias');
net=newlin([-2 2].1.[0],maxlr);
net.trainParam.goal=.001;
subplot(1,2,2);
h=text(sum(get(gca,'xlim'))*0.5,sum(get(gca,'ylim'))*0.5'*Click On ME*');
set(h,'horizontal','center','fontweight','bold');
[net.IW{1.1}net.b{1}]=ginput(1);
delete(h);
[net,tr]=train (net,P,T);
format conpact;
A=0;E=0;SSE=0;
A=sim(net,P)
E=T-A
SSE=sumsqr(E)
plotes(w_range,b_range,ES);
plotep(net.IW{1.1},net.b{1},SSE);
pause
plotperf(tr,net.trainParam.goal);
p=-1.2;
a=sim(net,P)
disp('End of dlin2')
运行程序，得到的误差曲面及误差等高线图。
参考文献
[1] 周开利，康耀红. 神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计[M]. 北京：清
华大学出版社，2005:90-95.
[2] 闵惜琳，刘国华. 用MATLAB神经网络工具箱开发BP网络应用[J]. 计算机
应用，2001,21（8）：163-164.
[3] 刘建斌. 人工神经网络在电磁建模中的应用[D]. 上海交通大学，2003:10-11.
[4] 张德丰. MATLAB神经网络应用设计[M]. 机械工业出版社，2009:7-12.
在MATLAB中使用卷积神经网络的方法
在MATLAB中使用卷积神经网络的方法近年来，深度学习技术飞速发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为计算机视觉领域的主流模型。
CNN通过模拟人脑视觉系统的工作原理，可实现图像识别、目标检测、图像分割等任务。
而在实际应用中，MATLAB作为一款专业的数值计算软件，提供了强大的工具箱和函数库，使得使用卷积神经网络变得更加简便。
一、MATLAB中的CNN工具箱介绍MATLAB中的Deep Learning Toolbox提供了用于设计、训练和部署深度学习模型的功能。
在CNN方面，Deep Learning Toolbox提供了一系列用于构建卷积神经网络的函数和类。
其中，最常用的是convnet系列函数，可以用于创建并配置具有不同层结构的CNN模型。
此外，Deep Learning Toolbox还提供了用于图像数据增强、特征提取、预训练网络等功能，极大地方便了用户进行卷积神经网络实验和应用。
二、创建卷积神经网络模型在MATLAB中，创建卷积神经网络模型一般需要以下步骤：1. 导入数据集：将图像数据集导入MATLAB环境中。
可以使用ImageDatastore类来管理图像数据集，方便读取和处理数据。
2. 数据预处理：对导入的图像数据进行预处理，常见的预处理操作包括图像归一化、随机翻转、旋转等，以增强模型的鲁棒性。
3. 定义网络结构：使用convnet系列函数来定义卷积神经网络的结构。
可以通过添加卷积层、池化层和全连接层来构建自己需要的网络结构。
4. 配置网络参数：通过设置网络参数，如卷积核大小、卷积步长、池化大小等，来进一步调整网络结构和性能。
5. 训练网络：使用训练数据集对卷积神经网络进行训练。
可以选择不同的训练算法和优化器，如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）和Adam。
6. 评估模型：使用独立的测试数据集对训练好的模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率等指标，以评估模型的性能。
用matlab编BP神经网络预测程序
求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序P=[。
];输入T=[。
];输出% 创建一个新的前向神经网络net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')% 当前输入层权值和阈值inputWeights=net_1.IW{1,1}inputbias=net_1.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerWeights=net_1.LW{2,1}layerbias=net_1.b{2}% 设置训练参数net_1.trainParam.show = 50;net_1.trainParam.lr = 0.05;net_1.trainParam.mc = 0.9;net_1.trainParam.epochs = 10000;net_1.trainParam.goal = 1e-3;% 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络[net_1,tr]=train(net_1,P,T);% 对BP 网络进行仿真A = sim(net_1,P);% 计算仿真误差E = T - A;MSE=mse(E)x=[。
]';%测试sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%不可能啊我200928对初学神经网络者的小提示第二步：掌握如下算法:2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法”。
3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社，Richard O. Duda等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）。
基于MATLAB的RBF神经网络建模及应用
第27卷 第2期大庆师范学院学报Vol.27 No.2 2007年4月JOURNAL OF DAQ I N G NOR MAL UN I V ERSI TY Ap ril,2007基于MAT LAB的RBF神经网络建模及应用王艳芹,张 维(大庆师范学院物理与电气信息工程系,黑龙江大庆163712)摘 要:MAT LAB中的神经网络工具箱是进行神经网络系统分析与设计的有力工具。
RBF神经网络以其计算量小,学习速度快,不易陷入局部极小等诸多优点为系统辨识与建模提供了一种有效的手段。
将二者结合起来,解决了油田试井系统中压力值的建模问题,取得了令人满意的结果。
关键词:RBF神经网络;MAT LAB;试井系统作者简介:王艳芹(1979-),女,黑龙江海伦人,大庆师范学院物理与电气信息工程系教师,从事神经网络辨识与建模研究。
中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:1006-2165(2007)02-0118-03 收稿日期:2007-01-220引言人工神经网络作为一门新兴学科在非线性系统的建模与辨识中得到了广泛的应用[1]。
目前应用最广泛、直观、易理解的是基于误差反向传播算法的多层前向神经网络,简称BP(Err or Back Pr opagati on)网络,但该网络存在着收敛速度慢、易陷入局部极小及隐含层结点个数不易确定等缺陷。
近些年备受关注的另一种前向神经网络———径向基函数(Radial Basis Functi on,简记RBF)神经网络有效地解决了上述问题。
在人工神经网络的功能实现上,与传统的利用Basic、Fortran、C等语言编程相比,直接应用第四代计算机语言MAT LAB的神经网络工具箱更加简便易行。
MAT LAB是由美国M ath works公司发布的面向科学计算、数据可视化以及交互式程序设计的高级语言,其诸如小波分析、鲁棒控制、模糊逻辑、神经网络等丰富的工具箱代表了当今一流专家学者在这些领域的前沿工作[2]。
MATLAB在RBF神经网络模型中的应用
MATLAB 在RBF 神经网络模型中的应用高宁1，张建中2（1．安徽农业大学信息与计算机学院，安徽合肥230036；2.安徽建筑工业学院电子与信息工程学院，安徽合肥230022）摘要：本文介绍了RBF 神经网络的基本原理及主要特点，并举例说明了基于MATLAB 神经网络工具箱建立RBF 神经网络模型及实现仿真的方法。
关键词：仿真；MATLAB 神经网络工具箱；RBF 神经网络中图分类号：TP399文献标识码：A文章编码：1672－6251（2009）02－0110－02Application of RBF neural network model based on MATLABGAO Ning 1，ZHANG Jan-zhong 2(1.College of Information and computer,Anhui Agriculture University,Hefei 230036,China;2.College of Electronics and Information Enginner,Anhui Architecture University,Hefei 230022,China)Abstract:In this paper,the principle and characteristic of RBF neural network are explained,and the method of building and simulating RBF neural network model is introduced.Key words:Simulation;MATLAB neural network toolbox;RBF neural network人工神经网络具有大规模并行处理能力、分布式存储能力、自适应（学习）能力等特征，神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法的缺陷，已广泛应用于模式识别、信号处理等各种应用领域。
BP神经网络matlab教程
w
N 1 ho
w o (k )hoh (k )
N ho
2.4.2 BP网络的标准学习算法
第七步，利用隐含层各神经元的 h (k )和 输入层各神经元的输入修正连接权。
e e hih (k ) wih (k ) h (k ) xi (k ) wih hih (k ) wih w
p
i 1
h 1,2,
o 1,2,
,p
q
yio (k ) whohoh (k ) bo
o 1,2,
yoo (k ) f( yio (k ))
h 1
q
2.4.2 BP网络的标准学习算法
第四步，利用网络期望输出和实际输出， 计算误差函数对输出层的各神经元的偏导 o (k ) 数 。 ( w ho (k ) b ) e e yio yi (k )
输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层
判断是否转入反向传播阶段：
若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不 符
误差反传
误差以某种形式在各层表示－－－－修正各层单元 的权值
网络输出的误差减少到可接受的程度 进行到预先设定的学习次数为止
2.4.2 BP网络的标准学习算法
网络结构 输入层有n个神经元，隐含层有p个神经元, 输出层有q个神经元 变量定义 x x1, x2 , , xn 输入向量; 隐含层输入向量； hi hi1 , hi2 , , hi p 隐含层输出向量; ho ho1 , ho2 , , ho p 输出层输入向量; yi yi1 , yi2 , , yiq 输出层输出向量; yo yo1 , yo2 , , yoq 期望输出向量; d o d1 , d 2 , , d q
神经网络及深度学习(包含matlab代码)
f ( x)
1 1 e Qx
(2.3)
它反映了神经元的饱和特性。 上式中， Q 为表示神经元非线性的参数， 称增益值(Gain)， 也称调节参数。 Q 值越大， S 形曲线越陡峭； 反之， Q 值越小， S 形曲线越平坦； 一般取 Q=1。 （b）双曲正切激励函数，一般取为(-1，1)内连续取值：
神经网络及深度学习
（包含 MATLAB 仿真） 人工神经网络（Artificial Neural Network，即 ANN ） ，作为对人脑最简单的一种抽象和 模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是 20 世纪 80 年代 以来人工智能领域兴起的研究热点。 人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对 人脑神经网络进行抽象， 并建立某种简化模型， 旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从 20 世纪 40 年代人工神经 网络萌芽开始， 历经两个高潮期及一个反思期至 1991 年后进入再认识与应用研究期， 涌现 出无数的相关研究理论及成果， 包括理论研究及应用研究。 最富有成果的研究工作是多层网 络 BP 算法，Hopfield 网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价 值， 该研究呈愈演愈烈的趋势， 学者们在多领域中应用人工神经网络模型对问题进行研究优 化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工 神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。 一、人工神经元及神经网络 1.1 人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的 仿生模拟，用来模拟人工神经网络。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响 较大的是 1943 年心理学家 McCulloch 和数学家 W. Pitts 在分析总结神经元基本特性的基础上 首先提出的 MP 模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的 BP 神经元模型。人工 神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑 的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1) 具有一组突触或连接，常用 wij 表示神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度。 (2) 具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器 。 (3) 具有一个激励函数 f 用于限制神经元输出。激励函数将输出信号限制在一个允许 范围内。 一个典型的人工神经元模型如图 1-11-1 所示。
基于Matlab和VC++的神经网络仿真实验设计
Ａｂ ｔａ ｔ Ｓｍ ｕ ａｉｎ ｅ ｐ ｒｍ ｅ ｔ ｓ ｏ ｅ ｏ ｈ ｆｅ ｔｖ ｅ ｎ ｏ ｕ ａ ｔ ｒ ｔａ ｈ ｎ ． Ｉ ｅｐ ｓｒ ｃ ： ｉ ｌｔ ｘ ｅ ｉ ｎ ｉ ｎ ｆ ｔ ｅ ｅｆ ｃｉｅ ｍ ａ ｓ ｆ ｒ Ｎｅ ｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ｅ ｃ ｉｇ ｏ ｔ ｈ ｌｓ ｓｕ ｅ ｔ ｂ ｏ ｂ ｗ ｈ ｔ ｔ ｅ ａ ｅ ｌａ ｎ ｄ Ｂｕ ｈ ｉ ｕ ａｉｎ ｅ ｐ ｒ ｅ ｔ ｔ ａ ｌｂ ｏ ｌ ａ ｅ ｓ ｍ ｅ ｔ ｄ ｎ ｓａ ｓ ｒ ａ ｈ ｙ ｈ ｖ ｅ ｒ ｅ ． ｔ ｔ ｅ ｓｍ ｌｔ ｘ ｅ ｉ ｎ ｓ ｗｉ Ｍ ｔａ ｎ ｙ ｈ ｖ ｏ ｏ ｍ ｈ ｓ ｏ ｔｏ ｉｇ ｉｈ ｍａ ｅｔ ｅｓｍ ｕａ ｉｎｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｏ ｔ ｉｉｎ ｓｉ．Ｔｈｓｐ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｔ ｅ ｉｎｍ ｅ ｈ ｈ ｒｃ ｍ ｎ ｓｗｈ ｃ ｋ ｈ ｉ ｌｔ ｘ ｅ ｉ ｎ ｓｎ ｔｉ ｕｔｏ ｉｔｃ ｏ ｎ ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｓａｄ ｓｇ ｔ —
ＹＡＯ ｉ Ｍ ｎ ，ＺＨＡＯ ｉ Ｍ ｎ ，ＸＩ ＮＧ Ｌｉ
（． ｏｌｇ ｆＡｕｏ ａｉｎＥｎ ｉｅｒ ｇ，Ｎａ ｊｎ １ Ｃ ｌ ｅｏ ｅ ｔｍ ｔ ｏ ｇｎｅｉ ｎ ｎ ｉｇＵｎｖ ｒｉ ｆＡｅｏ ａ ｔ ｓ ｎ ｉｅｓ ｙｏ ｔ ｒｎ ｕｉ ｄＡｓｒｎ ｕｉｓ ｃａ ｔｏａ ｔ ，Ｎａ ｊｎ ｃ ｎ ｉｇ，２ ０ １ ，ｈｎ ； １ ０ ６Ｃ ｉａ
维普资讯
第２卷 第３ ９ 期
２０ ０ ７年 ６月
BP神经网络实验详解(MATLAB实现)
BP神经网络实验详解（MATLAB实现）BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的人工神经网络结构，用于解决分类和回归问题。
在本文中，将详细介绍如何使用MATLAB实现BP神经网络的实验。
首先，需要准备一个数据集来训练和测试BP神经网络。
数据集可以是一个CSV文件，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
一般来说，数据集应该被分成训练集和测试集，用于训练和测试模型的性能。
在MATLAB中，可以使用`csvread`函数来读取CSV文件，并将数据集划分为输入和输出。
假设数据集的前几列是输入特征，最后一列是输出。
可以使用以下代码来实现：```matlabdata = csvread('dataset.csv');input = data(:, 1:end-1);output = data(:, end);```然后，需要创建一个BP神经网络模型。
可以使用MATLAB的`patternnet`函数来创建一个全连接的神经网络模型。
该函数的输入参数为每个隐藏层的神经元数量。
下面的代码创建了一个具有10个隐藏神经元的单隐藏层BP神经网络：```matlabhidden_neurons = 10;net = patternnet(hidden_neurons);```接下来，需要对BP神经网络进行训练。
可以使用`train`函数来训练模型。
该函数的输入参数包括训练集的输入和输出，以及其他可选参数，如最大训练次数和停止条件。
下面的代码展示了如何使用`train`函数来训练模型：```matlabnet = train(net, input_train, output_train);```训练完成后，可以使用训练好的BP神经网络进行预测。
可以使用`net`模型的`sim`函数来进行预测。
下面的代码展示了如何使用`sim`函数预测测试集的输出：```matlaboutput_pred = sim(net, input_test);```最后，可以使用各种性能指标来评估预测的准确性。
神经网络及深度学习(包含matlab代码).pdf
神经网络及深度学习(包含matlab代码).pdf
神经网络可以使用中间层构建出多层抽象，正如在布尔电路中所做的那样。
如果进行视觉模式识别，那么第1 层的神经元可能学会识别边；第2 层的神经元可以在此基础上学会识别更加复杂的形状，例如三角形或矩形；第3 层将能够识别更加复杂的形状，以此类推。
有了这些多层抽象，深度神经网络似乎可以学习解决复杂的模式识别问题。
正如电路示例所体现的那样，理论研究表明深度神经网络本质上比浅层神经网络更强大。
《深入浅出神经网络与深度学习》PDF+代码分析
《深入浅出神经网络与深度学习》PDF中文，249页；PDF英文，292页；配套代码。
提取码: 6sgh
以技术原理为导向，辅以MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。
学完后，将能够通过编写Python 代码来解决复杂的模式识别问题。
Matlab仿真大坝位移BP神经网络模型研究
文 章 选 取 辽 宁 省 白石 水 库 １ ９号 坝 段 的坝 顶 水 平位 移 作 为建 模 对 象 ， 全 部 观 测 数据 作 为 样 本 ，
并将观测数据分 为两个样本组 ：一组数据作 为拟
合样本 ， 用来建 立 网络 模 型 ； 另 一 组数 据 为 对 比样
本， 用来与网络模型的预报值作 比较分析 ， 检验 网 络模 型的预测、 预报能力。
２ ０ １ ４ 年第 ２ 期
【 文章编号 ］ １ Ｏ ０ ２ —０ ６ ２ ４ （ ２ ０ １ ４ ） Ｏ ２ 一ｏ ０ ５ ３ —０ ２
东北水利水电
水生态环境
Ｍａ ｄ ａ ｂ 仿真大坝位移 Ｂ Ｐ 神经网络模型研究
张 效
（ 辽宁省水利厅 ， 辽宁 沈 阳 １ １ ０ ０ ０ ０ ）
［ ２ ］ 覃光 华 ， 李 祚泳． Ｂ Ｐ网络过 拟合 问题 研究及应用 ［ Ｔ ］ ． 武
汉 大学学报 ， ２ ０ ０ ６ ， ３ ９ （ ６ ） ： ５ — ５ ８ ．
选 取坝体 变形数学模 型 的全部 １ ０ 个 因子作 为网络输入 ， 坝顶位移作为 网络输出 ， 即网络输入
层节 点数为 １ ０ ， 输 出层节点数为 １ 。
・
５ ３ ・
水生态环境
东北水利水 电
２ ０ １ ４ 年第 ２ 期
三个分量【 ３ 】 。通过坝工工程 力学推导 ， 水压位移分 量分别与坝前水深 Ｈ 的一次幂 、 二次幂 、 三次幂呈 线性关系。温度位移是 由于坝体和坝基温度变化 引起 的大坝位移 ，以坝体 、坝基温度作为变量 因
传算法、 蚁群算法、 粒 子 群 算 法 等 也 不 断 被 引 入 和
应用。
误差反 向传播算法 ，由信息的正向传播和 误