bp神经网络

%% 2.读取数据（两个文件）

data=readmatrix('C:\Users\Administrator\Desktop\synthetic_01.csv');

file_length=length(data);

for i=1:file_length      %用for循环去导入第二个csv文件

name=data(i);

path=strcat('C:\Users\Administrator\Desktop\ydata.csv');  %文件地址

end

% 设置神经网络的输入和输出

input=data(:,1:end-4); %第1列至倒数第2列为输入

output=data(:,end); %最后1列为输出

N=length(output); %计算样本数量

testNum=18 ; %设定测试集样本数量，从数据集后面选取

trainNum=N-testNum; %设定训练集样本数量

%% 3.设置训练集和测试集

input_train = input(1:trainNum,:)'; % 训练集输入

output_train =output(1:trainNum)'; % 训练集输出

input_test =input(trainNum+1:trainNum+testNum,:)'; % 测试集输入

output_test =output(trainNum+1:trainNum+testNum)'; % 测试集输出

%% 4.数据归一化

[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1); % 训练集输入归一化到[0,1]之间

[outputn,outputps]=mapminmax(output_train); % 训练集输出归一化到默认区间[-1, 1]

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

%% 5.求解最佳隐含层

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(['输入层节点数：',num2str(inputnum),', 输出层节点数：',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...')

%根据hiddennum=sqrt(m+n)+a，m为输入层节点数，n为输出层节点数，a取值[1,10]之间的整数

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); %构建BP网络

% 设置网络参数

net.trainParam.epochs=1000; % 设置训练次数

net.trainParam.lr=0.01; % 设置学习速率

net.trainParam.goal=0.000001; % 设置训练目标最小误差

% 进行网络训练

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(['当隐含层节点数为',num2str(hiddennum),'时，训练集均方误差为：',num2str(mse0)])

%不断更新最佳隐含层节点

if mse0<MSE

MSE=mse0;

hiddennum_best=hiddennum;

end

end

disp(['最佳隐含层节点数为：',num2str(hiddennum_best),'，均方误差为：',num2str(MSE)])

%% 6.构建最佳隐含层的BP神经网络

net=newff(inputn,outputn,hiddennum_best,transform_func,train_func);

% 网络参数

net.trainParam.epochs=1000; % 训练次数

net.trainParam.lr=0.01; % 学习速率

net.trainParam.goal=0.000001; % 训练目标最小误差

%% 7.网络训练

net=train(net,inputn,outputn); % train函数用于训练神经网络，调用蓝色仿真界面

%% 8.网络测试

an=sim(net,inputn_test); % 训练完成的模型进行仿真测试

test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); % 测试结果反归一化

error=test_simu-output_test; % 测试值和真实值的误差

% 权值阈值

W1 = net.iw{1, 1}; %输入层到中间层的权值

B1 = net.b{1}; %中间各层神经元阈值

W2 = net.lw{2,1}; %中间层到输出层的权值

B2 = net.b{2}; %输出层各神经元阈值

%% 9.结果输出

% BP预测值和实际值的对比图

figure

plot(output_test,'bo-','linewidth',1.5)

hold on

plot(test_simu,'rs-','linewidth',1.5)

legend('实际值','预测值')

xlabel('测试样本'),ylabel('指标值')

title('BP预测值和实际值的对比')

set(gca,'fontsize',12)

% BP测试集的预测误差图

figure

plot(error,'bo-','linewidth',1.5)

xlabel('测试样本'),ylabel('预测误差')

title('BP神经网络测试集的预测误差')

set(gca,'fontsize',12)

%计算各项误差参数

[~,len]=size(output_test); % len获取测试样本个数，数值等于testNum，用于求各指标平均值

SSE1=sum(error.^2); % 误差平方和

MAE1=sum(abs(error))/len; % 平均绝对误差

MSE1=error*error'/len; % 均方误差

RMSE1=MSE1^(1/2); % 均方根误差

MAPE1=mean(abs(error./output_test)); % 平均百分比误差

r=corrcoef(output_test,test_simu); % corrcoef计算相关系数矩阵，包括自相关和互相关系数

R1=r(1,2);

% 显示各指标结果

disp(' ')

disp('各项误差指标结果：')

disp(['误差平方和SSE：',num2str(SSE1)])

disp(['平均绝对误差MAE：',num2str(MAE1)])

disp(['均方误差MSE：',num2str(MSE1)])

disp(['均方根误差RMSE：',num2str(RMSE1)])

disp(['平均百分比误差MAPE：',num2str(MAPE1*100),'%'])

disp(['预测准确率为：',num2str(100-MAPE1*100),'%'])

disp(['相关系数R： ',num2str(R1)])

%显示测试集结果

disp(' ')

disp('测试集结果：')

disp(' 编号 实际值 BP预测值 误差')

for i=1:len

disp([i,output_test(i),test_simu(i),error(i)]) % 显示顺序: 样本编号，实际值，预测值，误差

end

%% 2.读取数据

data=readmatrix('C:\Users\Administrator\Desktop\synthetic_01.csv');

file_length=length(data);

for i=1:file_length

name=data(i);

path=strcat('C:\Users\Administrator\Desktop\ydata.csv');

end

% 设置神经网络的输入和输出

input=data(:,1:end-4); %第1列至倒数第2列为输入

output=data(:,end); %最后1列为输出

N=length(output); %计算样本数量

testNum=18 ; %设定测试集样本数量，从数据集后面选取

trainNum=N-testNum; %设定训练集样本数量

%% 3.设置训练集和测试集

input_train = input(1:trainNum,:)'; % 训练集输入

output_train =output(1:trainNum)'; % 训练集输出

input_test =input(trainNum+1:trainNum+testNum,:)'; % 测试集输入

output_test =output(trainNum+1:trainNum+testNum)'; % 测试集输出

%% 4.数据归一化

[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1); % 训练集输入归一化到[0,1]之间

[outputn,outputps]=mapminmax(output_train); % 训练集输出归一化到默认区间[-1, 1]

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

%% 5.求解最佳隐含层

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(['输入层节点数：',num2str(inputnum),', 输出层节点数：',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...')

%根据hiddennum=sqrt(m+n)+a，m为输入层节点数，n为输出层节点数，a取值[1,10]之间的整数

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); %构建BP网络

% 设置网络参数

net.trainParam.epochs=1000; % 设置训练次数

net.trainParam.lr=0.01; % 设置学习速率

net.trainParam.goal=0.000001; % 设置训练目标最小误差

% 进行网络训练

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(['当隐含层节点数为',num2str(hiddennum),'时，训练集均方误差为：',num2str(mse0)])

%不断更新最佳隐含层节点

if mse0<MSE

MSE=mse0;

hiddennum_best=hiddennum;

end

end

disp(['最佳隐含层节点数为：',num2str(hiddennum_best),'，均方误差为：',num2str(MSE)])

%% 6.构建最佳隐含层的BP神经网络

net=newff(inputn,outputn,hiddennum_best,transform_func,train_func);

% 网络参数

net.trainParam.epochs=1000; % 训练次数

net.trainParam.lr=0.01; % 学习速率

net.trainParam.goal=0.000001; % 训练目标最小误差

%% 7.网络训练

net=train(net,inputn,outputn); % train函数用于训练神经网络，调用蓝色仿真界面

%% 8.网络测试

an=sim(net,inputn_test); % 训练完成的模型进行仿真测试

test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); % 测试结果反归一化

error=test_simu-output_test; % 测试值和真实值的误差

% 权值阈值

W1 = net.iw{1, 1}; %输入层到中间层的权值

B1 = net.b{1}; %中间各层神经元阈值

W2 = net.lw{2,1}; %中间层到输出层的权值

B2 = net.b{2}; %输出层各神经元阈值

%% 9.结果输出

% BP预测值和实际值的对比图

figure

plot(output_test,'bo-','linewidth',1.5)

hold on

plot(test_simu,'rs-','linewidth',1.5)

legend('实际值','预测值')

xlabel('测试样本'),ylabel('指标值')

title('BP预测值和实际值的对比')

set(gca,'fontsize',12)

% BP测试集的预测误差图

figure

plot(error,'bo-','linewidth',1.5)

xlabel('测试样本'),ylabel('预测误差')

title('BP神经网络测试集的预测误差')

set(gca,'fontsize',12)

%计算各项误差参数

[~,len]=size(output_test); % len获取测试样本个数，数值等于testNum，用于求各指标平均值

SSE1=sum(error.^2); % 误差平方和

MAE1=sum(abs(error))/len; % 平均绝对误差

MSE1=error*error'/len; % 均方误差

RMSE1=MSE1^(1/2); % 均方根误差

MAPE1=mean(abs(error./output_test)); % 平均百分比误差

r=corrcoef(output_test,test_simu); % corrcoef计算相关系数矩阵，包括自相关和互相关系数

R1=r(1,2);

% 显示各指标结果

disp(' ')

disp('各项误差指标结果：')

disp(['误差平方和SSE：',num2str(SSE1)])

disp(['平均绝对误差MAE：',num2str(MAE1)])

disp(['均方误差MSE：',num2str(MSE1)])

disp(['均方根误差RMSE：',num2str(RMSE1)])

disp(['平均百分比误差MAPE：',num2str(MAPE1*100),'%'])

disp(['预测准确率为：',num2str(100-MAPE1*100),'%'])

disp(['相关系数R： ',num2str(R1)])

%显示测试集结果

disp(' ')

disp('测试集结果：')

disp(' 编号 实际值 BP预测值 误差')

for i=1:len

disp([i,output_test(i),test_simu(i),error(i)]) % 显示顺序: 样本编号，实际值，预测值，误差

end