基于Matlab的改进BP神经网络

基于Matlab的改进BP神经网络

神经网络是一种模拟人脑的计算模型，被广泛应用于模式识别、数据挖掘和预测分析等领域。反向传播（Backpropagation，BP）神经网络是一种常用的神经网络模型，通过反向传播误差来调整网络权重，以实现对输入数据的准确预测。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现改进的BP神经网络，并提供相应的源代码。

首先，我们需要定义神经网络的结构。改进的BP神经网络可以包含多个隐藏层，以增强网络的学习能力。我们可以通过设置隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量来灵活地调整网络结构。此外，我们还需要定义输入层和输出层的神经元数量，以适应具体的问题。

% 定义神经网络结构
inputSize = 3; % 输入层神经元数量
hiddenSize = [5, 5