Ⅰ MATLAB BP神經網路工具箱使用步驟
MATLAB BP神經網路工具箱的使用步驟如下：
一、數據導入與預處理 1.1 導入所需數據：點擊MATLAB界面的「數據管理器」，導入預測目標數據和相關特徵數據。 1.2 選擇數據文件並保存：選擇並保存數據文件，確保數據格式清晰。 1.3 將表格數據轉換為數組格式：利用內置函數table2array，將表格數據轉換為數組格式，以便神經網路工具箱處理。
二、構建神經網路模型 2.1 選擇開始構建：打開「Neural Net Fitting」工具，選擇開始構建神經網路模型。 2.2 選定數據集：在界面中設置預測集、測試集比例，通常設置為70%、15%、15%。 2.3 選擇隱含層神經元數量：根據實際需求，在模型參數設置中調整隱含層神經元數量，通常范圍為5到15個。 2.4 選擇訓練方法：選擇訓練方法，一般使用默認的訓練方法，但可以根據模型性能嘗試其他選項。 2.5 檢查擬合優度與誤差直方圖：完成模型訓練後，檢查擬合優度與誤差直方圖，以優化神經元數和演算法選擇，獲得最佳擬合效果。 2.6 保存模型和結果：保存模型和結果，在工作區中查看詳細信息。
三、模型預測與參數查看 3.1 輸入樣本數據進行預測：使用內置函數sim進行預測，輸入樣本數據，確保格式正確。 3.23.5 查看模型內部參數：獲取輸入層到隱含層的權值、閾值，以及隱含層到輸出層的相應參數。 3.63.7 查看各層的傳遞函數：查看各層的傳遞函數，有助於深入了解模型的工作機制。