BP神经网络——案例二

最新推荐文章于 2022-10-21 20:22:52 发布
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分类专栏： 人工神经网络 文章标签： 人工神经网络 BP神经网络
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本文通过一个案例展示了如何使用三层BP神经网络进行非线性函数的逼近任务，选择10个隐层神经元，并采用双极性tansig函数作为传递函数。程序实现了对输入输出数据的拟合，附带了原始数据图和拟合结果图。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

利用三层BP神经网络来完成非线性函数的逼近任务，其中隐层神经元的个数为10个。下表为输入与输出数据表。

在这里插入图片描述

1、分析问题

从题中分析可知，期望的输出D的范围在 ( − 1 , 1 ) (-1,1) (−1,1)之间，所以在神经网络中采用双极性tansig函数作为传递函数。

2、程序

% P74
clear;
clc;
X = -1:0.1:1;
D
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BP神经网络——案例一
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04-07 1710
构建一个BP神经网络，给定输入向量P=[−1−122405057]\boldsymbol{P}=\begin{bmatrix} -1&-1&2&2&4\\ 0&5&0&5&7\end{bmatrix}P=[−10​−15​20​25​47​]和目标向量T=[−1−111−1]\boldsymbol{T}=\begin{bmatrix} -1&-1&1&1&-1\end{bmatrix}T=[−1​−1​1​1​−
BP神经网络——案例三
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以下是某市2000年到2017年的GDP，单位为百万。构建一个BP神经网络，利用历史数据值去预测某市2018年的经济总量，并给出预测图。 1、分析问题 首先进行数据的预测，确定训练数据与目标集，其次，建立BP神经网络，对历史数据进行训练，利用训练好的网络对未来的数据进行预测。 在本题中，先建立BP神经网络，将输入层设计为8个输入，隐含层设计为2层，第1层5个神经元，第2层2个神经元，输出层设计为1层。 2、程序 % P76 % 13640 13850 14230 14560 14930 15380 16
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BP神经网络的实例一则
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，博客翻译员又翻译了一篇比较简单的计算过程示例，链接如下： https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/ 先上一个图,这是一个横图，输出在右边： 为了实际对这个神经网络进行计算，先对其中的权值啊，偏置什么的进行了初始化，比如下面的w1=0.15 先正向计算，比较容易得到：
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