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BP神经网络matlab源代码)

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学习程序

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%======原始数据输入=========原始数据输入

p=[2845 2833 4488； 2833 4488 4554； 4488 4554 2928； 4554 2928 3497； 2928 3497 2261；

3497 2261 6921； 2261 6921 1391； 6921 1391 3580； 1391 3580 4451； 3580 4451 2636；

4451 2636 3471； 2636 3471 3854； 3471 3854 3556； 3854 3556 2659； 3556 2659 4335；

2659 4335 2882； 4335 2882 4084； 4335 2882 1999； 2882 1999 2889； 1999 2889 2175；

2889 2175 2510； 2175 2510 3409； 2510 3409 3729； 3409 3729 3489； 3729 3489 3172；

3489 3172 4568； 3172 4568 4015； ()；

%%===========期待输出===========期待输出

t=[ 455429283497226169211391358044512634512636345126363471385435562659 . 43352882408419992892175251034093409348934893489348.

ptest=[2845 2833 4488； 2833 4488 4554； 4488 4554 2928； 4554 2928 3497； 2928 3497 2261；

3497 2261 6921； 2261 6921 1391； 6921 1391 3580； 1391 3580 4451； 3580 4451 2636；

4451 2636 3471； 2636 3471 3854； 3471 3854 3556； 3854 3556 2659； 3556 2659 4335；

2659 4335 2882； 4335 2882 4084； 4335 2882 1999； 2882 1999 2889； 1999 2889 2175；

2889 2175 2510； 2175 2510 3409； 2510 3409 3729； 3409 3729 3489； 3729 3489 3172；

3489 3172 4568； 3172 4568 4015； 4568 4015 3666] (；

[pn，minp，maxp，tn，mint，maxt]=premnmx(p，t )； %数据规范化

NodeNum1=20； %隐藏层第一层节点数

NodeNum2=40； %隐藏层第二层节点数

TypeNum=1； %输出维

TF1='tansig '；

TF2='tansig '；

TF3='tansig '；

net=newff(Minmax(pn )，[NodeNum1，NodeNum2，TypeNum]，{TF1 TF2 TF3}，' traingdx ' )；