BP神经网络matlab源程序代码
基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码
基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码以下是基于遗传算法的BP神经网络的MATLAB代码，包括网络初始化、适应度计算、交叉运算、突变操作和迭代训练等。
1.网络初始化:```matlabfunction net = initialize_network(input_size, hidden_size, output_size)net.input_size = input_size;net.hidden_size = hidden_size;net.output_size = output_size;net.hidden_weights = rand(hidden_size, input_size);net.output_weights = rand(output_size, hidden_size);net.hidden_biases = rand(hidden_size, 1);net.output_biases = rand(output_size, 1);end```2.适应度计算:```matlabfunction fitness = calculate_fitness(net, data, labels)output = forward_propagation(net, data);fitness = sum(sum(abs(output - labels)));end```3.前向传播:```matlabfunction output = forward_propagation(net, data)hidden_input = net.hidden_weights * data + net.hidden_biases;hidden_output = sigmoid(hidden_input);output_input = net.output_weights * hidden_output +net.output_biases;output = sigmoid(output_input);endfunction result = sigmoid(x)result = 1 ./ (1 + exp(-x));end```4.交叉运算:```matlabfunction offspring = crossover(parent1, parent2)point = randi([1 numel(parent1)]);offspring = [parent1(1:point) parent2((point + 1):end)]; end```5.突变操作:```matlabfunction mutated = mutation(individual, mutation_rate) for i = 1:numel(individual)if rand < mutation_ratemutated(i) = rand;elsemutated(i) = individual(i);endendend```6.迭代训练:```matlabfunction [best_individual, best_fitness] =train_network(data, labels, population_size, generations, mutation_rate)input_size = size(data, 1);hidden_size = round((input_size + size(labels, 1)) / 2);output_size = size(labels, 1);population = cell(population_size, 1);for i = 1:population_sizepopulation{i} = initialize_network(input_size, hidden_size, output_size);endbest_individual = population{1};best_fitness = calculate_fitness(best_individual, data, labels);for i = 1:generationsfor j = 1:population_sizefitness = calculate_fitness(population{j}, data, labels);if fitness < best_fitnessbest_individual = population{j};best_fitness = fitness;endendselected = selection(population, data, labels);for j = 1:population_sizeparent1 = selected{randi([1 numel(selected)])};parent2 = selected{randi([1 numel(selected)])};offspring = crossover(parent1, parent2);mutated_offspring = mutation(offspring, mutation_rate);population{j} = mutated_offspring;endendendfunction selected = selection(population, data, labels) fitnesses = zeros(length(population), 1);for i = 1:length(population)fitnesses(i) = calculate_fitness(population{i}, data, labels);end[~, indices] = sort(fitnesses);selected = population(indices(1:floor(length(population) / 2)));end```这是一个基于遗传算法的简化版BP神经网络的MATLAB代码，使用该代码可以初始化神经网络并进行迭代训练，以获得最佳适应度的网络参数。
BP神经网络整定的PID算法-matlab源程序
BP神经网络整定的PID控制算法matlab源程序,系统为二阶闭环系统。
%BP based PID Controlclear all;close all;xite=0.28;alfa=0.001；IN=4;H=5；Out=3；％NN Structurewi=0.50*rands（H,IN);wi_1=wi；wi_2=wi;wi_3=wi;wo=0。
50*rands（Out,H）；wo_1=wo;wo_2=wo；wo_3=wo；x=［0，0,0];u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0；u_5=0;y_1=0；y_2=0；y_3=0；Oh=zeros(H,1); ％Output from NN middle layerI=Oh; ％Input to NN middle layererror_2=0；error_1=0;ts=0.01；sys=tf(2。
6126,［1,3。
201，2.7225］）；%建立被控对象传递函数dsys=c2d(sys，ts，’z’); ％把传递函数离散化［num，den]=tfdata（dsys，'v’)；％离散化后提取分子、分母for k=1:1:2000time(k）=k＊ts；rin(k)=40;yout(k)=—den（2）＊y_1-den(3)＊y_2+num（2）＊u_2+num(3)＊u_3；error（k)=rin（k）-yout(k）；xi=［rin(k）,yout(k),error(k)，1］；x（1)=error（k）—error_1;x(2）=error（k);x（3）=error（k）-2*error_1+error_2；epid=[x(1);x（2）;x(3)];I=xi＊wi’;for j=1:1：HOh(j)=（exp(I(j)）-exp(-I（j)）)/（exp（I(j))+exp（-I(j))）；%Middle Layer endK=wo＊Oh; ％Output Layerfor l=1：1：OutK（l)=exp(K（l）)/(exp（K(l)）+exp(-K(l)））；%Getting kp,ki,kd endkp（k）=K(1)；ki（k)=K(2）;kd(k）=K（3）;Kpid=[kp(k），ki(k),kd(k)]；du（k)=Kpid*epid；u(k)=u_1+du（k）；if u(k)〉=45 ％Restricting the output of controlleru(k）=45;endif u（k)〈=-45u(k)=-45;enddyu(k)=sign(（yout(k)—y_1)/（u（k）-u_1+0。
BP神经网络预测的matlab代码
BP神经网络预测的matlab代码附录5:BP神经网络预测的matlab代码: P=[ 00.13860.21970.27730.32190.35840.38920.41590.43940.46050.47960.49700.52780.55450.59910.60890.61820.62710.63560.64380.65160.65920.66640.67350.72220.72750.73270.73780.74270.74750.75220.75680.76130.76570.7700]T=[0.4455 0.323 0.4116 0.3255 0.4486 0.2999 0.4926 0.2249 0.48930.2357 0.4866 0.22490.4819 0.2217 0.4997 0.2269 0.5027 0.217 0.5155 0.1918 0.5058 0.2395 0.4541 0.2408 0.4054 0.2701 0.3942 0.3316 0.2197 0.2963 0.5576 0.1061 0.4956 0.267 0.5126 0.2238 0.5314 0.2083 0.5191 0.208 0.5133 0.18480.5089 0.242 0.4812 0.2129 0.4927 0.287 0.4832 0.2742 0.5969 0.24030.5056 0.2173 0.5364 0.1994 0.5278 0.2015 0.5164 0.2239 0.4489 0.2404 0.4869 0.2963 0.4898 0.1987 0.5075 0.2917 0.4943 0.2902 ]threshold=[0 1]net=newff(threshold,[11,2],{'tansig','logsig'},'trainlm');net.trainParam.epochs=6000net.trainParam.goal=0.01LP.lr=0.1;net=train(net,P',T')P_test=[ 0.77420.77840.78240.78640.79020.7941 ] out=sim(net,P_test')友情提示:以上面0.7742为例0.7742=ln(47+1)/5因为网络输入有一个元素，对应的是测试时间，所以P只有一列，Pi=log(t+1)/10，这样做的目的是使得这些数据的范围处在[0 1]区间之内，但是事实上对于logsin命令而言输入参数是正负区间的任意值，而将输出值限定于0到1之间。
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。
基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码
由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。
以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。
程序一：GA训练BP权值的主函数function net=GABPNET(XX,YY)%--------------------------------------------------------------------------%% 使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络%--------------------------------------------------------------------------%数据归一化预处理nntwarn offXX=[1:19;2:20;3:21;4:22]';YY=[1:4];XX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);YY%创建网络net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');%下面使用遗传算法对网络进行优化P=XX;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=25;%隐含层节点数S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度aa=ones(S,1)*[-1,1];popu=50;%种群规模save data2 XX YY % 是将 xx,yy 二个变数的数值存入 data2 这个MAT-file，initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群gen=100;%遗传代数%下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval[x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 11],'maxGenTerm',gen,...'normGeomSelect',[],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 gen 3]);%绘收敛曲线图figure(1)plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-');hold onplot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-');xlabel('Generation');ylabel('Sum-Squared Error');figure(2)plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-');hold onplot(trace(:,1),trace(:,2),'b-');xlabel('Generation');ylabel('Fittness');%下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的BP网络[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x);{2,1}=W1;{3,2}=W2;{2,1}=B1;{3,1}=B2;XX=P;YY=T;%设置训练参数训练网络net=train(net,XX,YY);程序二：适应值函数function [sol, val] = gabpEval(sol,options)% val - the fittness of this individual% sol - the individual, returned to allow for Lamarckian evolution % options - [current_generation]load data2nntwarn offXX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);P=XX;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=25;%隐含层节点数S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度for i=1:S,x(i)=sol(i);end;[W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x);程序三：编解码函数function [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x) load data2nntwarn offXX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);P=XX;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=25;%隐含层节点数S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度% 前R*S1个编码为W1for i=1:S1,for k=1:R,W1(i,k)=x(R*(i-1)+k);endend% 接着的S1*S2个编码（即第R*S1个后的编码）为W2for i=1:S2,for k=1:S1,W2(i,k)=x(S1*(i-1)+k+R*S1);endend% 接着的S1个编码（即第R*S1+S1*S2个后的编码）为B1for i=1:S1,B1(i,1)=x((R*S1+S1*S2)+i);end% 接着的S2个编码（即第R*S1+S1*S2+S1个后的编码）为B2for i=1:S2,B2(i,1)=x((R*S1+S1*S2+S1)+i);end% 计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*P,B1);A2=purelin(W2*A1,B2);% 计算误差平方和SE=sumsqr(T-A2);val=1/SE; % 遗传算法的适应值想运行程序，直接在代码窗口输入GABPNET即可。
BP神经网络整定的PID算法_matlab源程序
%BP based PID Controlclear all;close all;xite=0.28; % 学习速率alfa=0.001; %惯性系数IN=4;H=5;Out=3; %NN Structure（构造，神经网络结构）wi=0.50*rands(H,IN);wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;wo=0.50*rands(Out,H);wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;%构成变量Oh=zeros(H,1); %Output from NN middle layerI=Oh; %Input to NN middle layererror_2=0;error_1=0;ts=0.01;sys=tf(2.6126,[1,3.201,2.7225]); %建立被控对象传递函数（LTI Viewer对象模型sys=tf(num,den)将由传递函数模型所描述系统封装成对应的系统对象模型。
dsys=c2d(sys,ts,'z'); %把传递函数离散化（零阶保持器法离散化）[num,den]=tfdata(dsys,'v'); %离散化后提取分子、分母（提取每项的常数）for k=1:1:2000 %频率参数，构成一维数组time(k)=k*ts;rin(k)= 40;yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_2+num(3)*u_3；error(k)=rin(k)-yout(k);xi=[rin(k),yout(k),error(k),1];x(1)=error(k)-error_1; %计算Px(2)=error(k);%计算Ix(3)=error(k)-2*error_1+error_2;%计算Depid=[x(1);x(2);x(3)];I=xi*wi'; %the output of the input layer , and 1*5for j=1:1:HOh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j))); %Middle layer's outputendK=wo*Oh; %Output Layer(the input of output layer)for l=1:1:OutK(l)=exp(K(l))/(exp(K(l))+exp(-K(l))); %Getting kp,ki,kdendkp(k)=K(1);ki(k)=K(2);kd(k)=K(3);Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)];du(k)=Kpid*epid; % the increment(增加) of the output "u"u(k)=u_1+du(k); % the output of the value of controllingif u(k)>=45 % Restricting（限制）the output of controller u(k)=45;endif u(k)<=-45u(k)=-45;enddyu(k)=sign((yout(k)-y_1)/(u(k)-u_1+0.0000001)); %当x<0时，sign(x)=-1当x=0时，sign(x)=0;当x>0时，sign(x)=1。
BP神经网络MATLAB编程代码
BP神经网络的设计MATLAB编程例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。
训练样本定义如下：输入矢量为p =[-1 -2 3 1-1 1 5 -3]目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]解：本例的 MATLAB 程序如下：close allclearecho onclc% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练% SIM——对 BP 神经网络进行仿真pause% 敲任意键开始clc% 定义训练样本% P 为输入矢量P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3];% T 为目标矢量T=[-1, -1, 1, 1];pause;clc% 创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')% 当前输入层权值和阈值inputWeights=net.IW{1,1}inputbias=net.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerWeights=net.LW{2,1}layerbias=net.b{2}pauseclc% 设置训练参数net.trainParam.show = 50;net.trainParam.lr = 0.05;net.trainParam.mc = 0.9;net.trainParam.epochs = 1000;net.trainParam.goal = 1e-3;pauseclc% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络[net,tr]=train(net,P,T);pauseclc% 对 BP 网络进行仿真A = sim(net,P)% 计算仿真误差E = T - AMSE=mse(E)pauseclcecho off例2 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。
BP 神经网络的设计实例(MATLAB编程)
BP神经网络的设计实例(MATLAB编程)例1采用动量梯度下降算法训练BP 网络。
训练样本定义如下：输入矢量为p =[-1 -2 31-11 5 -3]目标矢量为t = [-1 -1 1 1]解：本例的MATLAB程序如下：close allclearecho onclc% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对BP神经网络进行训练% SIM——对BP神经网络进行仿真pause%敲任意键开始clc%定义训练样本% P为输入矢量P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];% T为目标矢量T=[-1, -1, 1, 1];pause;clc%创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') %当前输入层权值和阈值inputWeights=net.IW{1,1}inputbias=net.b{1}%当前网络层权值和阈值layerWeights=net.LW{2,1}layerbias=net.b{2}pauseclc%设置训练参数net.trainParam.show = 50;net.trainParam.lr = 0.05;net.trainParam.mc = 0.9;net.trainParam.epochs = 1000;net.trainParam.goal = 1e-3;pauseclc%调用TRAINGDM算法训练BP网络[net,tr]=train(net,P,T);pauseclc%对BP网络进行仿真A = sim(net,P)%计算仿真误差E = T - AMSE=mse(E)pauseclcecho off例2采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。
在本例中，我们采用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练BP网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。
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close all
clear
echo on
clc
% NEWFF——生成一个新的前向神经网络
% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练
% SIM——对 BP 神经网络进行仿真
% 定义训练样本
% P为输入矢量
P=[0.7317 0.6790 0.5710 0.5673 0.5948;0.6790 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292; ... 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292 0.6488;0.5673 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130; ...
0.5948 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654; 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567; ...
0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673;0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976; ...
0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 0.6269;0.5567 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274; ...
0.5673 0.5976 0.6269 0.6274 0.6301;0.5976 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803; ...
0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668;0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896; ...
0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497];
% T为目标矢量
T=[0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 ...
0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094];
% Ptest为测试输入矢量
Ptest=[0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094;0.6668 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722; ...
0.6896 0.7497 0.8094 0.8722 0.9096];
% Ttest为测试目标矢量
Ttest=[0.8722 0.9096 1.0000];
% 创建一个新的前向神经网络
net=newff(minmax(P'),[12,1],{'logsig','purelin'},'traingdm');
% 设置训练参数
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.mc = 0.9;
net.trainParam.epochs = 5000;
net.trainParam.goal = 0.001;
% 调用TRAINGDM算法训练 BP 网络
[net,tr]=train(net,P',T);
% 对BP网络进行仿真
A=sim(net,P');
figure;
plot((1993:2007),T,'-*',(1993:2007),A,'-o');
title('网络的实际输出和仿真输出结果，*为真实值，o为预测值');
xlabel('年份');
ylabel('客运量');
% 对BP网络进行测试
A1=sim(net,Ptest');
figure;
plot((2008:2010),Ttest','-*',(2008:2010),A1,'-o');
title('测试后网络的实际输出和仿真输出结果，*为真实值，o为预测值'); xlabel('年份');
ylabel('客运量');
% 计算仿真误差error
E = T - A;
MSE=mse(E);
figure;
plot(1:length(E),E,'-.');
title('误差变化图')。