建立BP神经网络，训练并进行仿真 - MATLAB实现

于 2023-08-06 15:10:44 发布
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本文详细介绍了如何在MATLAB中建立一个两层的BP神经网络，包括数据集准备、网络创建、训练参数配置、网络训练及仿真过程。通过100个数据点的实例展示了MATLAB代码实现。

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建立BP神经网络，训练并进行仿真 - MATLAB实现

在本篇文章中，我将介绍如何使用MATLAB建立一个BP神经网络，并对其进行训练和仿真。我们的目标是输入一组数据P，根据这些数据学习让BP神经网络输出一组对应的输出T。

首先，我们需要准备好数据集，包括输入数据P和对应的输出数据T。假设我们有100个数据点，每个数据点有3个输入特征和1个输出值。我们可以将这些数据保存到两个矩阵P和T中，每个矩阵的大小为100x3和100x1。

接着，我们需要创建一个BP神经网络。我们将使用MATLAB中的“feedforwardnet”函数来创建一个2层的BP神经网络。第一层包含10个神经元，激活函数为tansig；第二层只有一个神经元，激活函数为purelin。

下面是创建BP神经网络的MATLAB代码：

net = feedforwardnet([10 1
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