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基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计

     时间:2013-08-03  来源:本站原创

摘 要  利用MATLAB设计了BP神经网络预测系统。介绍了MATLABBP神经网络工具箱函数和图形用户界面,详细介绍了BP神经网络预测系统的设计,并对所设计的预测系统进行了性能评价。系统具有良好的性能,在很多领域可以发挥较大的作用。

前 言

在系统辨识和预测中,需要建立性能好的、稳定的模型对系统进行准确地辨识和预测。对于线性系统,利用传统的系统辨识方法,可以得到较完美的解决。但对于非线性系统,传统的系统辨识方法就显得无能为力了。相比之下,对于非线性系统,神经网络显示了明显的优越性。因为神经网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力,将神经网络应用于非线性系统的辨识和预测,可以不受非线性模型的限制,便于给出工程上易于实现的学习算法。BP(Back Propagation)神经网络是一种多层前馈神经网络,名字源于网络权值的调整规则采用的是后向传播学习算法,BP学习算法。据统计, 80% ~90%的神经网络模型采用了BP神经网络或者它的变化形式。目前,已经有一些比较成熟的神经网络软件包,其中MATLAB的神经网络工具箱应用最为广泛。

1 BP神经网络

1. 1 BP学习算法

BP学习算法是Rumelhart等在1986年提出的。它是一种监督式的学习算法,通过连续不断地在相对于误差函数斜率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标。每一次权值和偏差的变化都与网络误差的影响成正比,并以反向传播的方式传递到每一层。BP学习算法由两部分组成:信息的正向传播与误差的反向传播。在正向传播过程中,输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层没有得到期望的输出,则计算输出层的误差变化值,然后转向反向传播,通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回来修改各层神经元的权值直至达到期望目标。

1. 2 BP神经网络

BP神经网络的产生归功于BP算法的获得。它有一个输入层、一个输出层和一个或多个隐含层,同层神经元间无关联,异层神经元间向前连接。根据对象的复杂程度,选择适当的网络结构,就可以实现从输入空间到输出空间的任意非线性函数的映射。BP神经网络主要用于: (1)函数逼近:用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络逼近一个函数; (2)系统辨识和预测:用一个特定的输出矢量将它与输人矢量联系起来; (3)分类:把输人矢量以所定义的合适方式进行分类; (4)数据压缩:减少输出矢量维数以便于传输或存储。

2 BP神经网络的工具箱函数

MATLAB神经网络工具箱中包含了许多用于BP神经网络分析与设计的函数,1列出了常用函数的名称及用途。利用这些函数可以根据需要设计不同的BP神经网络,并能够对其性能进行评价,以图像的形式表示出来,即直观又形象

3 MATLAB图形用户界面的实现

3.1 图形对象的属性

本系统都采用控制框图形对象,让用户进行某些操作,或设置选项或属性。表2列出了控制框的一些基本属性。

4 BP神经网络预测系统的设计

4. 1 BP神经网络预测系统界面的设计

系统主界面主要有三部分: (1)BP神经网络的设计; (2)BP神经网络的训练; (3)利用训练好的BP神经网络的进行预测。

4. 2 BP神经网络预测系统运行流程

运行系统,出现系统主界面,首先设置BP神经网络,然后利用已知的样本对网络进行训练,最后就可以利用训练好的BP神经网络对未知的样本进行预测。当进行训练或预测时,如果BP神经网络的设置与训练样本的输入及预测样本的输入不一致的时候会弹出警告对话框。BP神经网络训练完成后,会显示训练过程的曲线,如图1所示,并且按绘制训练结果按钮,将弹出训练结果图。按保存按钮,结果将保存为一个以当前日期及时间数字为文件名的文本文档(200641416112. 89. txt),该文档保存了所有处理的信息。

5 BP神经网络预测系统的性能和特点

5. 1 BP神经网络预测系统的性能

以我国西南某地震常发生的地震资料作为样本来源,实现基于神经网络的地震预报。从地震资料中提取7个预报因子和实际发生的震级作为输入和目标。预报因子分别为:地震累计频度、累计释放能量、b值、异常地震群个数、地震条带个数、活动周期、相关区震级。收集10个学习样本,利用BP神经网络预测系统对网络进行训练。由于输入样本为7维的输入向量, 1维的目标向量,因此,设置输入层为7个神经元,输出层为1个神经元。层数设为

3,隐含层1的神经元数设为15,传递函数设为tansig,输出层的传递函数设为logsig,训练函数设为trainbfg,学习函数设为le-arngd,性能函数设为mse。从训练结果可以看出,BP神经网络预测系统训练的误差小,训练的速度快,具有很好的预测性能。如果输入更多的训练样本,系统将得到更准确的预测结果。

5. 2 BP神经网络预测系统的特点

BP神经网络预测系统具有如下特点:(1)操作简单、方便 用户只需设置好神经网络参数,输入对应的训练样本的输入和目标向量进行训练,就可以利用训练好的网络进行预测了。

(2)系统稳定、可靠 当用户输入的样本与神经网络的参数不一致时,会弹出对话框,告诉用户哪里设置不对,给用户提供向导,使系统不至于出错或死机。

(3)数据的输入方便 用户可以通过复制\粘贴的方法,将样本数据输入给系统,每组样本之间,只需用/;0或换行来隔开,不需通过键盘将数据一个一个地输入。

(4)数据的保存方便 训练和预测结果可以保存为文本文件,数据内容包括三部分:¹BP神经网络设置信息;ºBP神经网络的训练结果;»BP神经网络的预测结果。使用户能够一目了然地读取BP神经网络训练及预测的所有信息。

结束语

BP神经网络预测系统对系统辨识和预测具有良好的性能,在很多领域可以发挥很大的作用。例如可以利用本系统对电力负荷进行预报,保证电力系统经济、安全和可靠地运行。再例如利用本系统对地震进行预报,帮助人们及时采取有效措施,降低人员伤亡和经济损失。值得注意的是,要对某一对象进行较准确预测,首先是要保证训练样本必须是准确的,并且训练样本的数量要足够多,输入向量是目标向量的主要影响因素。BP神经网络预测系统除了在应用中有较大的作用之外,还在教学方面有一定的意义。

参考文献

[ 1 ]飞思科技产品研发中心.神经网络理论与MATLAB7实现.北京:电子工业出版社, 2005.

[ 2 ] Hanselman,Littefield,李人厚,.精通MATLAB:综合辅导与指南.西安:西安交通大学出版社, 2001.

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