Matlab BP神经网络工具箱实例

%BP神经网络实现与数据预测
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%读取文件（根据数据路径更改）
filename='E:\y\12.txt';
data=textread(filename);
%取前25组数据作为样本
data1=data(:,1);
data2=data(:,2);
xaxis=data1(1:25)';
yaxis=data2(1:25)';
%%
%创建BP神经网络
n=20;%神经元个数
net = newff(minmax(xaxis),[n,1],{'tansig' 'purelin'},'trainlm');
%当前输入层权值和阈值
inputWeights=net.IW{1,1}
inputbias=net.b{1}
%当前网络层权值和阈值
layerWeights=net.LW{2,1}
layerbias=net.b{2}
%BP网络训练
net.trainParam.epochs=70; %网络训练时间设置
net.trainParam.goal=0.01;%网络训练精度设置
net=train(net,xaxis,yaxis);%开始训练网络
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%仿真
xs=data1';
ys=data2';
y=sim(net,xs);
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%输出结果
figure(1)
plot(xs,ys,'-ob','LineWidth',2,'MarkerSize',10);hold on
plot(xs,y,'-*r');
legend('original','prediction');
xlabel('periods');
ylabel('sedimentation(mm)');
%计算误差与标准差
E=ys-y;
E1=E(1:25);
MSE=mse(E1);
fprintf('%d', MSE);%网络工具箱也会提供方差的值