%%?清空環(huán)境變量
clc
clear

%%?訓練數(shù)據(jù)預測數(shù)據(jù)提取及歸一化
%下載輸入輸出數(shù)據(jù)
load?data?input?output

%從1到2000間隨機排序
k=rand（12000）;
[mn]=sort（k）;??%排序，按升序

%找出訓練數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)
input_train=input（n（1:1900）:）‘;
output_train=output（n（1:1900））;
input_test=input（n（1901:2000）:）‘;
output_test=output（n（1901:2000））;

%選連樣本輸入輸出數(shù)據(jù)歸一化
[inputninputps]=mapminmax（input_train）;
[outputnoutputps]=mapminmax（output_train）;

%%?BP網(wǎng)絡訓練
%?%初始化網(wǎng)絡結構
net=newff（inputnoutputn[5?5]）;??%生成一個前饋BP網(wǎng)絡

net.trainParam.epochs=100;%最大迭代次數(shù)
net.trainParam.lr=0.1;%學習率
net.trainParam.goal=0.00004;%神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的目標誤差

%網(wǎng)絡訓練
net=train（netinputnoutputn）;

%%?BP網(wǎng)絡預測
%預測數(shù)據(jù)歸一化
inputn_test=mapminmax（‘a(chǎn)pply‘input_testinputps）;
?
%網(wǎng)絡預測輸出
an=sim（netinputn_test）;?%使用網(wǎng)絡進行仿真，inputn_test輸入給網(wǎng)絡的Ｋ×N矩陣，其中K為網(wǎng)絡輸入個數(shù)，N為數(shù)據(jù)樣本數(shù)。an輸出矩陣Q×N，其中Q為網(wǎng)絡輸出個數(shù)
?
%網(wǎng)絡輸出反歸一化
BPoutput=mapminmax（‘rev

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1490??2016-04-05?09:53??BP神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性系統(tǒng)建模_非線性函數(shù)擬合\BP_Hidden.m

?????文件??????46375??2009-12-14?15:38??BP神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性系統(tǒng)建模_非線性函數(shù)擬合\data.mat

?????目錄??????????0??2016-04-15?17:21??BP神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性系統(tǒng)建模_非線性函數(shù)擬合

-----------?---------??----------?-----??----

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