% BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于函數(shù)擬合　
% 使用平臺 - Matlab6.5
% 作者：陸振波，海軍工程大學(xué)
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% 產(chǎn)生訓(xùn)練樣本與測試樣本

n1 = 1:2:200;
x1 = sin(n1*0.1);

n2 = 2:2:200;
x2 = sin(n2*0.1);

xn_train = n1;          % 訓(xùn)練樣本，每一列為一個樣本
dn_train = x1;          % 訓(xùn)練目標(biāo)，行向量

xn_test = n2;           % 測試樣本，每一列為一個樣本
dn_test = x2;           % 測試目標(biāo)，行向量

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% 函數(shù)接口賦值

NodeNum = 20;           % 隱層節(jié)點數(shù) 
TypeNum = 1;            % 輸出維數(shù)
p1 = xn_train;          % 訓(xùn)練輸入
t1 = dn_train;          % 訓(xùn)練輸出
Epochs = 1000;          % 訓(xùn)練次數(shù)

P = xn_test;            % 測試輸入 
T = dn_test;            % 測試輸出(真實值)

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% 設(shè)置網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

%TF1 = 'tansig';TF2 = 'purelin'; % 缺省值
%TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig';
TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin';
%TF1 = 'tansig';TF2 = 'tansig';
%TF1 = 'logsig';TF2 = 'logsig';
%TF1 = 'purelin';TF2 = 'purelin';

net = newff(minmax(p1),[NodeNum TypeNum],{TF1 TF2},'trainlm');

% 指定訓(xùn)練參數(shù)
%net.trainFcn = 'trainlm';  % 內(nèi)存使用最多（快）
%net.trainFcn = 'trainbfg';
%net.trainFcn = 'trainrp';  % 內(nèi)存使用最少（慢）
%net.trainFcn = 'traingda'; % 變學(xué)習(xí)率
%net.trainFcn = 'traingdx';

net.trainParam.epochs = Epochs;     % 最大訓(xùn)練次數(shù)
net.trainParam.goal = 1e-8;         % 最小均方誤差
net.trainParam.min_grad = 1e-20;    % 最小梯度
net.trainParam.show = 200;          % 訓(xùn)練顯示間隔
net.trainParam.time = inf;          % 最大訓(xùn)練時間

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% 訓(xùn)練與測試

net = train(net,p1,t1);     % 訓(xùn)練
X = sim(net,P);             % 測試 - 輸出為預(yù)測值

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% 結(jié)果作圖

plot(1:length(n2),x2,'r+:',1:length(n2),X,'bo:')
title('+為真實值，o為預(yù)測值')