BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合

%%清空环境变量clcclear%%训练数据预测数据提取及归一化%下载输入输出数据loaddatainputoutput%从1到2000间随机排序k=rand(1,2000);[m,n]=sort(k);%找出训练数据和预测数据input_train=input(n(1:1900),:)';output_train=output(n(1:1900));input_test=input(n(1901:2000),:)';output_test=output(n(1901:2000));%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP网络训练%%初始化网络结构net=newff(inputn,outputn,5);net.trainParam.epochs=100;net.trainParam.lr=0.1;net.trainParam.goal=0.00004;%网络训练net=train(net,inputn,outputn);%%BP网络预测%预测数据归一化inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%网络预测输出an=sim(net,inputn_test);%网络输出反归一化BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);%%结果分析figure(1)plot(BPoutput,':og')holdonplot(output_test,'-*');legend('预测输出','期望输出')title('BP网络预测输出','fontsize',12)ylabel('函数输出','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)%预测误差error=BPoutput-output_test;figure(2)plot(error,'-*')title('BP网络预测误差','fontsize',12)ylabel('误差','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)figure(3)plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*');title('神经网络预测误差百分比')errorsum=sum(abs(error))