前言

如何用matlab搭建一個簡單的Bp神經網絡，并且在代碼的最后得到Bp神經網絡訓練后的權值與閾值。實際上，權值與閾值可以在開始訓練網絡前給其賦值，換句話說，我們給神經網絡的權值與閾值想怎么賦值就怎么賦值，當然賦值的結果一定會影響神經網絡最終的預測性能。我們追求的目標是使神經網絡最終的預測性能最佳，也就是說找到最佳的權值與閾值，那么怎么去找呢，肯定不能用枚舉法，這時我們可以用智能優化算法來對權值與閾值進行搜索，本篇中我們使用遺傳算法進行搜索。

 

本次我們要訓練9個15維的輸入數據，輸出數據為9個3維矩陣，測試輸入數據為3個15維數據，測試輸出數據為3個3維數據。訓練數據和測試數據如下。訓練輸入數據為P，訓練輸出數據為T，測試輸入數據P_test，測試輸出數據為T_test（PS：注意列數代表數據個數，行數代表維數）。

 

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB实战系列（二十一）-基于遗传算法的BP神经网络优化算法（附MATLAB代码）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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