Matlab预测模型-BP神经网络模型-Toy模板网

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预测模型-BP神经网络模型

基本概念

训练集（Training set） —— 用于模型拟合的数据样本。

验证集（Validation set）—— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。在神经网络中，我们用验证数据集去寻找最优的网络深度，或者决定反向传播算法的停止点或者在神经网络中选择隐藏层神经元的数量；

测试集（Testing set） —— 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。

BP神经网络模型理论

https://mp.weixin.qq.com/s/EbHgAZ-eU1qTvRnBZ1TSWA
https://zhuanlan.zhihu.com/p/396508951

案例

Matlab预测模型-BP神经网络模型文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-508531.html

%% BP神经网络案例 https://mp.weixin.qq.com/s/EbHgAZ-eU1qTvRnBZ1TSWA
%% 数据的加载
clc;clear;close all;
load('abalone_data.mat')
%% 设置训练数据和测试数据
[m,n]=size(data); %m =4177 n =9  m是样本的总个数，n是指标或者变量因素加上输出的结果
train_num=round(0.8*m); %自变量 训练的数量 一般按照80%训练样本，20%测试样本
x_train_data=data(1:train_num,1:n-1);       %输入训练样本 
y_train_data=data(1:train_num,n);           %输出训练样本
x_test_data=data(train_num+1:end,1:n-1);    %输入测试样本 
y_test_data=data(train_num+1:end,n);        %输入测试样本 

x_train_data=x_train_data';
y_train_data=y_train_data';
x_test_data=x_test_data';
%x_train_regular,y_train_regular  训练数据进行归一化
[x_train_regular,x_train_maxmin] = mapminmax(x_train_data);
[y_train_regular,y_train_maxmin] = mapminmax(y_train_data);
%% 创建网络
%{
net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)

% net=newff(x_train_regular,y_train_regular,6,{'logsig','purelin'});
P：输入数据矩阵。
T：输出数据矩阵。
S：隐含层节点数。
TF：节点传递函数.
        包括硬限幅传递函数hardlim、对称硬限幅传递函数hardlims、线性传递函数purelin
        正切S型传递函数tansig、对数S型传递函数logsig。
BTF：训练函数.
        包括梯度下降BP算法训练函数traingd、动量反传的梯度下降BP算法训练函数traingdm
        动态自适应学习率的梯度下降BP算法训练函数traingda
        动量反传和动态自适应学习率的梯度下降BP算法训练函数traingdx、Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数trainlm。
BLF：网络学习函数，包括BP学习规则learngd、带动量项的BP学习规则learngdm。
PF：性能分析函数，包括均值绝对误差性能分析函数mae、均方差性能分析函数mse。
IPF：输入处理函数。
OPF：输出处理函数。
DDF：验证数据划分函数。
注意：一般在使用过程中设置前面6个参数，后面4个参数采用系统默认参数。

%}
%%调用形式
%net=newff(x_train_regular,y_train_regular,6,{'logsig','logsig','logsig'});
% net=newff(x_train_regular,y_train_regular,6,{'logsig','logsig'});
net=newff(x_train_regular,y_train_regular,6,{'logsig','purelin'});
% net=newff(x_train_regular,y_train_regular,6,{'logsig','tansig'});
%% 训练网络
%{
train：BP神经网络训练函数
函数功能：用训练数据训练BP神经网络。
函数形式：[net,tr]=train(NET,X,T,Pi,Ai);
NET：待训练网络。
X：输入数据矩阵。
T：输出数据矩阵。
Pi：初始化输入层条件。
Ai：初始化输出层条件。
net:训练好的网络。
tr:训练过程记录。
%}
%训练网络
[net,~]=train(net,x_train_regular,y_train_regular);
%将输入数据归一化  （测试数据）
x_test_regular = mapminmax('apply',x_test_data,x_train_maxmin);
%% BP神经网络预测函数
%{
sim：BP神经网络预测函数
函数功能：用训练好的BP神经网络预测函数输出
函数形式：y=sim(net,x)
net:训练好的网络。
x：输入数据。  需要预测的数据
y：网络预测数据。
%}

%放入到网络输出数据
y_test_regular=sim(net,x_test_regular);
%将得到的数据反归一化得到预测数据
BP_predict=mapminmax('reverse',y_test_regular,y_train_maxmin);
% RBF_predict(find(RBF_predict<0))=-0.244;

%% 预测与误差输出
BP_predict=BP_predict';
errors_nn=sum(abs(BP_predict-y_test_data)./(y_test_data))/length(y_test_data);
figure(1)
color=[111,168,86;128,199,252;112,138,248;184,84,246]/255;
plot(y_test_data,'Color',color(2,:),'LineWidth',1)
hold on
plot(BP_predict,'*','Color',color(1,:))
hold on
titlestr=['BP神经网络','   误差为：',num2str(errors_nn)];
title(titlestr)