matlab怎么使用bp神经网络(BP神经网络非线性拟合)
案例背景
在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模。在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统。该方法把未知系统看成一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练神经网络,是网络能够表达函数,然后就可以用训练好的BP神经网络预测系统输出。
举例拟合的非线性函数为
z=X^2 y^2
函数图像为:
clc,clear
x=-5:0.01:5;
[x,y]=meshgrid(x);
z=x.^2 y.^2;
mesh(x,y,z)
在迭代次数十次左右就已经达到了精度要求;
可以看出拟合结果非常好,预测输出和实际值基本重合。
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