BP网络预测程序，如何高效实现预测功能？

BP神经网络预测程序

一、简介与结构参数

BP神经网络的简介和结构组成

1.1 BP神经网络的结构组成

BP（Back Propagation）神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练，它通常由输入层、一个或多个隐含层以及输出层组成，每一层包含若干神经元，这些神经元通过权重连接在一起，信息从输入层依次传递到隐含层，最终到达输出层，在训练过程中，网络通过调整权重来最小化输出误差，BP神经网络因其强大的函数逼近能力和广泛的应用场景而备受关注。

1.2 BP神经网络训练界面的参数解读

泛化性：表示BP神经网络在训练过程中，如果均方误差（MSE）连续6次不降反升，则网络停止训练，这有助于避免过拟合。

误差精度：关于mu参数含义的一种理解是，mu是误差精度参数，用于给神经网络的权重再加一个调制，这样可以避免在BP网络训练的过程中陷入局部最小值，mu的范围为0到1。

实现BP网络预测的步骤

2.1 读取数据

使用xlsread函数读取Excel中存储的数据集。

data = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'A1:N520'); % Matlab2021版本以上无法使用xlsread函数，可用Load函数替代

2.2 设置训练数据和预测数据

将数据集分为训练集和测试集。

input = data(:, 1:end-1);    %第1列至倒数第2列为特征指标
output = data(:, end);       %最后一列为输出的指标值
N = length(output);          %全部样本数目
testNum = 20;                %设定测试集样本数量，从数据集后面选取
trainNum = N testNum;      %计算训练样本数目
input_train = input(1:trainNum, :)';
output_train = output(1:trainNum)';
input_test = input(trainNum+1:trainNum+testNum, :)';
output_test = output(trainNum+1:trainNum+testNum)';

2.3 数据归一化

对训练集和测试集的数据进行归一化处理。

[inputn, inputps] = mapminmax(input_train, 0, 1);
[outputn, outputps] = mapminmax(output_train);
inputn_test = mapminmax('apply', input_test, inputps); % 测试集输入采用和训练集输入相同的归一化方式

2.4 构建BP神经网络

根据输入层节点数和输出层节点数确定隐含层节点数范围，并通过计算训练集均方误差的方式找到最佳隐含层节点数。

inputnum = size(input, 2);   %size用来求取矩阵的行数和列数，1代表行数，2代表列数
outputnum = size(output, 2);
disp(['输入层的节点数为：', num2str(inputnum), ', 输出层的节点数为：', num2str(outputnum)])
disp(['隐含层节点数范围为 ', num2str(fix(sqrt(inputnum + outputnum)) + 1), ' 至 ', num2str(fix(sqrt(inputnum + outputnum)) + 10)])
disp(' ')
disp('最佳隐含层节点的确定...')
MSE = 1e+5;                             %误差初始化
transform_func = {'tansig', 'purelin'}; %激活函数采用tan-sigmoid和purelin
train_func = 'trainlm';                  %训练算法
for hiddennum = fix(sqrt(inputnum + outputnum)) + 1:fix(sqrt(inputnum + outputnum)) + 10
    net = newff(inputn, outputn, hiddennum, transform_func, train_func);
    net.trainParam.epochs = 1000;         %训练次数，这里设置为1000次
    net.trainParam.lr = 0.01;             %学习速率，这里设置为0.01
    net.trainParam.goal = 0.000001;       %训练目标最小误差，这里设置为0.000001
    net = train(net, inputn, outputn);
    an0 = sim(net, inputn);              %仿真结果
    mse0 = mse(outputn, an0);            %仿真的均方误差
    disp(['隐含层节点数为', num2str(hiddennum), '时，训练集的均方误差为：', num2str(mse0)])
    
    if mse0 < MSE  %保证了不会“过拟合”
        MSE = mse0;
        hiddennum_best = hiddennum;
    end
end
disp(['最佳的隐含层节点数为：', num2str(hiddennum_best), '，相应的均方误差为：', num2str(MSE)])

2.5 网络参数配置（训练次数，学习速率，训练目标最小误差等）

在构建BP神经网络后，需要对网络参数进行配置。

net.trainParam.epochs = 1000;         %训练次数，这里设置为1000次
net.trainParam.lr = 0.01;                  %学习速率，这里设置为0.01
net.trainParam.goal = 0.000001;        %训练目标最小误差，这里设置为0.000001

2.6 BP神经网络训练

使用train函数对网络进行训练。

net = train(net, inputn, outputn);

2.7 测试样本归一化

对测试样本进行归一化处理。

inputn_test = mapminmax('apply', input_test, inputps); % 测试集输入采用和训练集输入相同的归一化方式

2.8 BP神经网络预测

使用训练好的模型对测试样本进行预测。

an = sim(net, inputn_test); %用训练好的模型进行仿真

2.9 预测结果反归一化与误差计算

将预测结果进行反归一化处理，并计算预测误差。

test_simu = mapminmax('reverse', an, outputps); %把仿真得到的数据还原为原始的数量级
error = test_simu output_test;      %预测值和真实值的误差

2.10 真实值与预测值误差比较

绘制真实值与预测值之间的误差曲线。

figure;
plot(output_test, 'bo-', 'linewidth', 1.2); hold on; plot(test_simu, 'r*-'); hold on; plot(error, 'square', 'MarkerFaceColor', 'b'); legend('期望值', '预测值', '误差'); xlabel('数据组数'); ylabel('样本值'); title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图');

二、BP神经网络优化算法模型

双隐含层BP神经网络的特点和优势

3.1 双隐含层的网络拓扑结构

双隐含层BP神经网络是在传统单隐含层网络的基础上增加了一个隐含层，形成了具有更高复杂度和表达能力的网络结构，这种网络拓扑结构可以更详细地捕捉到输入数据中的细微特征和内在模式，尤其适合处理复杂的非线性问题，双隐含层网络能够更好地拟合复杂的数据分布，但也可能增加过拟合的风险，往往需要配合使用正则化技术、交叉验证等策略来充分发挥其优势。

3.2 与单隐含层网络的对比分析

与传统的单隐含层网络相比，双隐含层网络能够更好地拟合复杂的数据分布，这是因为增加的隐含层为网络提供了额外的非线性映射能力，这种结构也带来了参数数量的增加，从而可能导致过拟合问题，为了充分发挥双隐含层BP神经网络的优势，同时避免过拟合，往往需要配合使用正则化技术、交叉验证等策略。

3.3 双隐含层BP神经网络的优势

双隐含层BP神经网络之所以具有更强大的非线性拟合能力，是因为网络结构的增加带来了更多的自由度，两个隐含层可以通过学习到的非线性变换函数，将输入数据映射到一个高维空间，在这个空间中，原本线性不可分的数据集可能会变得线性可分，双隐含层网络在处理非线性问题时，如图像识别、语言处理等领域，会表现得更加出色，在图像识别任务中，双隐含层BP神经网络可以学习到从像素到图像内容的非线性映射关系，网络的第一隐含层可能负责提取边缘和纹理等基本特征，而第二隐含层则负责将这些特征组合成更高级的形状和模式，最终输出层根据第二隐含层的输出给出最终预测结果。

三、相关问题与解答栏目

**什么是BP神经网络？

答：BP神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练，它通常由输入层、一个或多个隐含层以及输出层组成，每一层包含若干神经元，这些神经元通过权重连接在一起，信息从输入层依次传递到隐含层，最终到达输出层，在训练过程中，网络通过调整权重来最小化输出误差，BP神经网络因其强大的函数逼近能力和广泛的应用场景而备受关注。

2.BP神经网络的训练过程包括哪些步骤？

答：BP神经网络的训练过程主要包括以下几个步骤：数据准备、网络结构设计、前向传播、损失计算、后向传播和参数更新，首先需要收集并预处理数据；然后设计合适的网络结构；接着进行前向传播以计算输出；之后计算损失并评估模型性能；最后通过后向传播更新网络参数以最小化损失，这个过程会重复多次直到满足停止条件为止。

小伙伴们，上文介绍了“bp网络预测程序”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。