关于matlab的BP神经网络

1、数据归一化,输入的数据通常为P,输出数据通常为T,数据格式为,每列对应一个样本,归一化常用函数,是归一化后的数据,是归一化的结构体,在后面反归一化预测值;
2、建立网络并设定参数,中括号里面的是输入层数,隐含神经元数,输出层数,设定节点传递函数的参数,训练的次数,训练的误差目标值,学习速率,通常在0到1之间;
3、预测并分析,根据之前归一化的标准,对预测结果进行反归一化,得到结果,对误差进行输出,也可以作图,看预测值和真实值能否吻合,还可以在神经网络训练完成后的对话框中看MSE和R方 。

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