BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試驗(yàn)報(bào)告

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學(xué)院：電氣工程學(xué)院班級(jí)：電氣F1104姓名：姜沖學(xué)號(hào)：202323910909老師：石慶升時(shí)間：2023.11.10

智能控制試驗(yàn)報(bào)告

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

一、試驗(yàn)?zāi)康?/p>

1.初步熟悉MATLAB工作環(huán)境，熟悉命令窗口。2.學(xué)習(xí)并了解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法。

二、試驗(yàn)設(shè)備

1.計(jì)算機(jī)

2.Matlab軟件

三、試驗(yàn)內(nèi)容和步驟

要求設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的BP網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性函數(shù)的迫近，通過改變?cè)摵瘮?shù)的參數(shù)以及BP網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元的數(shù)目，來(lái)觀測(cè)訓(xùn)練時(shí)間以及訓(xùn)練誤差的變化狀況。

1．將要迫近的非線性函數(shù)設(shè)為正弦函數(shù)k=1;

p=[-1:.05:1];t=sin(k*pi*p);plot(p,t,'-')

title('要迫近的非線性函數(shù)');xlabel('時(shí)間');

ylabel('非線性函數(shù)');仿真結(jié)果如圖1

圖1

2．網(wǎng)絡(luò)建立

應(yīng)用函數(shù)newff()建立BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，為二層BP網(wǎng)絡(luò)。隱層神經(jīng)元數(shù)目n可以改變，暫設(shè)為10，輸出層有一個(gè)神經(jīng)元。選擇隱層和輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)分別為tansig函數(shù)和purelin函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法采用trainlm>>n=10;

net=newff(minmax(p),[n,1],{'tansig''purelin'},'trainlm');%對(duì)于該初始網(wǎng)絡(luò)，可以應(yīng)用sim()函數(shù)觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸出y1=sim(net,p);

%同時(shí)繪制網(wǎng)絡(luò)輸出曲線，并與原函數(shù)相比較figure;

plot(p,t,'-',p,y1,'--')

title('未訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果');xlabel('時(shí)間');

ylabel('仿真輸出－－原函數(shù)－');

仿真結(jié)果如圖2，由于使用newff()函數(shù)建立網(wǎng)絡(luò)時(shí)，權(quán)值和閾值的初始化是隨機(jī)的，所以網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果很差，根本達(dá)不到函數(shù)迫近的目的，并且每次運(yùn)行結(jié)果也有所不同。

圖2

3．網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

應(yīng)用函數(shù)train()對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練之前，要先設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)。將訓(xùn)練時(shí)間設(shè)置為50，

精度設(shè)置為0.01，其余用缺省值。訓(xùn)練后得到的誤差變化過程如圖：net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.goal=0.01;net=train(net,p,t)；仿真結(jié)果如圖3，圖4

圖3

圖4

4．網(wǎng)絡(luò)測(cè)試

對(duì)于訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真并繪制網(wǎng)絡(luò)輸出曲線，與原始非線性函數(shù)曲線以及未訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果曲線相比較

>>net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.goal=0.01;net=train(net,p,t);>>y2=sim(net,p);figure;

plot(p,t,'-',p,y1,'--',p,y2,'-.')

title('訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果');xlabel('時(shí)間');

ylabel('仿真輸出');仿真結(jié)果如圖5，從圖中可以看出，得到的曲線和原始的非線性函數(shù)曲線很接近。這說(shuō)明經(jīng)過訓(xùn)練