BP神经网络预测例子（matlab代码，工具箱）

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数学建模学习交流

bp神经网络预测matlab代码实现过程

辛烷值的预测

【改编】辛烷值是汽油最重要的品质指标，传统的实验室检测方法存在样品用量大，测试周期长和费用高等问题，不适用于生产控制，特别是在线测试。近年发展起来的近红外光谱分析方法（NIR），作为一种快速分析方法，已广泛应用于农业、制药、生物化工、石油产品等领域。其优越性是无损检测、低成本、无污染，能在线分析，更适合于生产和控制的需要。实验采集得到50组汽油样品（辛烷值已通过其他方法测量），并利用傅里叶近红外变换光谱仪对其进行扫描，扫描范围900~1700nm，扫描间隔为2nm，即每个样品的光谱曲线共含401个波长点，每个波长点对应一个吸光度。

（1）请利用这50组样品的数据，建立这401个吸光度和辛烷值之间的模型。
（2）现给你10组新的样本，这10组样本均已经过近红外变换光谱仪扫描，请预测这10组新样本的辛烷值。

首先导入数据，new_X为需要预测的新数据（样本）

matlab代码实现

%% 此程序为matlab编程实现的BP神经网络
% 清空环境变量
% clear
close all %关闭所有图形窗口
clc

%%第一步 读取数据
input=X;  %载入输入数据
output=Y;  %载入输出数据

%% 第二步 设置训练数据和预测数据
% 注意要将指标变为列向量
input_train = input(1:40,:)';
output_train =output(1:40,:)';
input_test = input(41:50,:)';
output_test =output(41:50,:)';
%节点个数
inputnum=401; % 输入层节点数量
hiddennum=10;% 隐含层节点数量
outputnum=1; % 输出层节点数量
%% 第三本 训练样本数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);%归一化到[-1,1]之间，inputps用来作下一次同样的归一化
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%% 第四步 构建BP神经网络
net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{
    
    'tansig','purelin'},'trainlm');% 建立模型，传递函数使用purelin，采用梯度下降法训练

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

%% 第五步 网络参数配置（ 训练次数，学习速率，训练目标最小误差等）
net.trainParam.epochs=1000;         % 训练次数，这里设置为1000次
net.trainParam.lr=0.01;                   % 学习速率，这里设置为0.01
net.trainParam.goal=0.00001;                    % 训练目标最小误差，这里设置为0.00001

%% 第六步 BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);%开始训练，其中inputn,outputn分别为输入输出样本

%% 第七步 测试样本归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);% 对样本数据进行归一化

%% 第八步 BP神经网络预测
an=sim(net,inputn_test); %用训练好的模型进行仿真

%% 第九步 预测结果反归一化与误差计算     
test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); %把仿真得到的数据还原为原始的数量级
error=test_simu-output_test;      %预测值和真实值的误差

%%第十步 真实值与预测值误差比较
figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5])
plot(output_test,'bo-')
hold on
plot(test_simu,'r*-')
hold on
plot(error,'square','MarkerFaceColor','b')
legend('期望值','预测值','误差')
xlabel('数据组数')
ylabel('样本值')
title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图')

[c,l]=size(output_test);
MAE1=sum(abs(error))/l;
MSE1=error*error'/l;
RMSE1=MSE1^(1/2);
disp(['-----------------------误差计算--------------------------'])
disp(['隐含层节点数为',num2str(hiddennum),'时的误差结果如下：'])
disp(['平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE1)])
disp(['均方误差MSE为：       ',num2str(MSE1)])
disp(['均方根误差RMSE为：  ',num2str(RMSE1)])

训练结果：

-----------------------误差计算--------------------------
隐含层节点数为10时的误差结果如下：
平均绝对误差MAE为：0.30444
均方误差MSE为：       0.14714
均方根误差RMSE为：  0.38359

进行预测：

predict_y = zeros(10,1); % 初始化predict_y
pre_test=mapminmax('apply',new_X(:,:)',inputps);% 对预测数据进行归一化
for i = 1: 10
    result = sim(net, pre_test(:,i));
    predict_y(i) = result;
end
disp('预测值为：')
predict_y=mapminmax('reverse',predict_y,outputps); %把预测结果还原
disp(predict_y)

结果：

预测值为：
   87.9633
   87.8581
   88.8067
   85.4666
   85.3155
   83.1005
   86.3266
   86.7106
   89.1940
   87.0632

工具箱实现

用神经网络工具箱（Neural Fitting app）：

训练结果：




进行预测：

% 写一个循环，预测接下来的十个样本的辛烷值
% 注意要将指标变为列向量，然后再用sim函数预测
predict_y = zeros(10,1); % 初始化predict_y
for i = 1: 10
    result = sim(net, new_X(i,:)');
    predict_y(i) = result;
end
disp('预测值为：')
disp(predict_y)

结果：

预测值为：
   87.3547
   87.1239
   88.1194
   84.9958
   84.5796
   85.4275
   87.8986
   86.4921
   89.0483
   87.4444

原始样品数据

因为数据太多，博客只放了一部分，完整Excel可以在百度网盘下载：

传送门：

神经网络：辛烷值和光谱分析

提取码：

cccc

样本ID	辛烷值	吸光度1	吸光度2	吸光度3	吸光度4	吸光度5	吸光度6	吸光度7	吸光度8	吸光度9	吸光度10	吸光度11	吸光度12	吸光度13	吸光度14	吸光度15	吸光度16	吸光度17	吸光度18	吸光度19	吸光度20	吸光度21	吸光度22	吸光度23	吸光度24	吸光度25	吸光度26	吸光度27	吸光度28	吸光度29	吸光度30	吸光度31	吸光度32	吸光度33	吸光度34	吸光度35	吸光度36	吸光度37	吸光度38	吸光度39	吸光度40	吸光度41	吸光度42	吸光度43	吸光度44	吸光度45	吸光度46	吸光度47	吸光度48	吸光度49	吸光度50
1	85.3	-0.050193	-0.045903	-0.042187	-0.037177	-0.033348	-0.031207	-0.030036	-0.031298	-0.034217	-0.036012	-0.039792	-0.043037	-0.047313	-0.048103	-0.050627	-0.05383	-0.054604	-0.056676	-0.058428	-0.060644	-0.061712	-0.063148	-0.06448	-0.065987	-0.066894	-0.068201	-0.069434	-0.069594	-0.071336	-0.071208	-0.071454	-0.071469	-0.071631	-0.070886	-0.07101	-0.070609	-0.070464	-0.070433	-0.069957	-0.070208	-0.070523	-0.070252	-0.06936	-0.068338	-0.066991	-0.065362	-0.063971	-0.06221	-0.060678	-0.059275
2	85.25	-0.044227	-0.039602	-0.035673	-0.030911	-0.026675	-0.023871	-0.022571	-0.02541	-0.02896	-0.03274	-0.036683	-0.040169	-0.044899	-0.046266	-0.048627	-0.052014	-0.053635	-0.055454	-0.056777	-0.059331	-0.060518	-0.062084	-0.063331	-0.065059	-0.065536	-0.066877	-0.067899	-0.067662	-0.06905	-0.068497	-0.068434	-0.067953	-0.067061	-0.066073	-0.065564	-0.065335	-0.064051	-0.063666	-0.062513	-0.061955	-0.060906	-0.059413	-0.058242	-0.056855	-0.055982	-0.055107	-0.054763	-0.054189	-0.054361	-0.054014
3	88.45	-0.046867	-0.04126	-0.036979	-0.031458	-0.02652	-0.023346	-0.021392	-0.024993	-0.029309	-0.03392	-0.038539	-0.042571	-0.047511	-0.048487	-0.050455	-0.053913	-0.055195	-0.056713	-0.057447	-0.05962	-0.060656	-0.061767	-0.062859	-0.064668	-0.065566	-0.06689	-0.068397	-0.068439	-0.070171	-0.070077	-0.070639	-0.070578	-0.070137	-0.069803	-0.069738	-0.070031	-0.069496	-0.069789	-0.069002	-0.069288	-0.069398	-0.068613	-0.067675	-0.066685	-0.065196	-0.063317	-0.061604	-0.059695	-0.058403	-0.056868
4	83.4	-0.046705	-0.04224	-0.038561	-0.034513	-0.030206	-0.02768	-0.026042	-0.02828	-0.03092	-0.034012	-0.037082	-0.040444	-0.044858	-0.046544	-0.048978	-0.052483	-0.054078	-0.055723	-0.056999	-0.059409	-0.060543	-0.061868	-0.062899	-0.064401	-0.064814	-0.065989	-0.06718	-0.066987	-0.068829	-0.069063	-0.069995	-0.070687	-0.070725	-0.070661	-0.071043	-0.071324	-0.070894	-0.071157	-0.070798	-0.07112	-0.071266	-0.07054	-0.069737	-0.068637	-0.067211	-0.065586	-0.064064	-0.062089	-0.060639	-0.059018
5	87.9	-0.050859	-0.045145	-0.041025	-0.036357	-0.032747	-0.031498	-0.031415	-0.034611	-0.037781	-0.040752	-0.04407	-0.04732	-0.051477	-0.05208	-0.054009	-0.057146	-0.058343	-0.059992	-0.060697	-0.062891	-0.063776	-0.065067	-0.065707	-0.067253	-0.06791	-0.069252	-0.070794	-0.070775	-0.072439	-0.072232	-0.072681	-0.072639	-0.072274	-0.071837	-0.071892	-0.071883	-0.071469	-0.071713	-0.071145	-0.071399	-0.071519	-0.070776	-0.069839	-0.068738	-0.067307	-0.065566	-0.064189	-0.062495	-0.06122	-0.059873
6	85.5	-0.048094	-0.042739	-0.038812	-0.034017	-0.030143	-0.02769	-0.026387	-0.028811	-0.031481	-0.034124	-0.037468	-0.040796	-0.045207	-0.046457	-0.048702	-0.05194	-0.053562	-0.055224	-0.056318	-0.05888	-0.060185	-0.061395	-0.06272	-0.064315	-0.065041	-0.066414	-0.067835	-0.067924	-0.069672	-0.069528	-0.069971	-0.070023	-0.069614	-0.069294	-0.069277	-0.069443	-0.068892	-0.069112	-0.06851	-0.068906	-0.06899	-0.068323	-0.067436	-0.066269	-0.065007	-0.063282	-0.061836	-0.060052	-0.058887	-0.057521
7	88.9	-0.049906	-0.044558	-0.040543	-0.035716	-0.031844	-0.029581	-0.027915	-0.030292	-0.03359	-0.037184	-0.041549	-0.045517	-0.049943	-0.050905	-0.052997	-0.056412	-0.057486	-0.059307	-0.060129	-0.062197	-0.063234	-0.064557	-0.065302	-0.066854	-0.067299	-0.068905	-0.069531	-0.070095	-0.071658	-0.071658	-0.071797	-0.072025	-0.071479	-0.071075	-0.07112	-0.071131	-0.07075	-0.070823	-0.07018	-0.07039	-0.070225	-0.069868	-0.068984	-0.067923	-0.066414	-0.06479	-0.063337	-0.061246	-0.060157	-0.058584
8	88.3	-0.049293	-0.043788	-0.039429	-0.034193	-0.029588	-0.026455	-0.025104	-0.028102	-0.031801	-0.036157	-0.040642	-0.044764	-0.049325	-0.050595	-0.052742	-0.05601	-0.057169	-0.058942	-0.059776	-0.061843	-0.06293	-0.064387	-0.065047	-0.066949	-0.067455	-0.069141	-0.069911	-0.070422	-0.071989	-0.072057	-0.072268	-0.072489	-0.072355	-0.071805	-0.071732	-0.071797	-0.071502	-0.071557	-0.070938	-0.071212	-0.070904	-0.070555	-0.069695	-0.068513	-0.067051	-0.065454	-0.063858	-0.061978	-0.060639	-0.05916
9	88.7	-0.049885	-0.044279	-0.040158	-0.034954	-0.031114	-0.02839	-0.027017	-0.029609	-0.032937	-0.036862	-0.041143	-0.044943	-0.049474	-0.050583	-0.052843	-0.056079	-0.056853	-0.058628	-0.059719	-0.061707	-0.06271	-0.063955	-0.06481	-0.066555	-0.067059	-0.068507	-0.069347	-0.069686	-0.071514	-0.071392	-0.071473	-0.07176	-0.071336	-0.07085	-0.070922	-0.070895	-0.070606	-0.070568	-0.069932	-0.070299	-0.070147	-0.069565	-0.068856	-0.067607	-0.066212	-0.064503	-0.063032	-0.061248	-0.060003	-0.058453
10	88.45	-0.051054	-0.045678	-0.041673	-0.036761	-0.033078	-0.030466	-0.029295	-0.031736	-0.034843	-0.038419	-0.042511	-0.046282	-0.050663	-0.05195	-0.053916	-0.057326	-0.05824	-0.060047	-0.060743	-0.062789	-0.063877	-0.064975	-0.065776	-0.067349	-0.068095	-0.069348	-0.070235	-0.070708	-0.072319	-0.072385	-0.07225	-0.072806	-0.072059	-0.071809	-0.071805	-0.071772	-0.071393	-0.071226	-0.071099	-0.07106	-0.071053	-0.070625	-0.070032	-0.068608	-0.067253	-0.065999	-0.064026	-0.062472	-0.060855	-0.059755
11	88.75	-0.052705	-0.047674	-0.04396	-0.039335	-0.035622	-0.033849	-0.032669	-0.035076	-0.037459	-0.040534	-0.044022	-0.047456	-0.051837	-0.05308	-0.055153	-0.058233	-0.059487	-0.061188	-0.062178	-0.064456	-0.065378	-0.066509	-0.067293	-0.068889	-0.069215	-0.070568	-0.071379	-0.071635	-0.073239	-0.073067	-0.073321	-0.073583	-0.073028	-0.072702	-0.072714	-0.072696	-0.072126	-0.072232	-0.071634	-0.071952	-0.071768	-0.071405	-0.070643	-0.069305	-0.068208	-0.066528	-0.064951	-0.063307	-0.062095	-0.060807
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