newbluenetwork.m

matlab使用BP网络的例子,使用Levenberg Marquardt算法提高训练速度,效果不错

%新建一个NN,一开始要做的工作
clear;

%可以调整的参数 
pn=50;             %网络的输入阶数
hiddennum=20;      %隐层中神经元的个数

%以下为输入范围的生长
ele=[1 16];
% InputRange=ele(ones(pn,1),:);     %这两种功能相同可以换用
InputRange=repmat(ele,[pn,1]);

net=newff(InputRange,[hiddennum,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');    %生成神经网络
%设定网络参数
net.trainParam.epochs = 200;                                          %最大迭代次数
net.trainParam.goal= 0;                                               %性能目标,在估计时尽可能小
net.trainParam.show= inf;                                               %不给显示这样不会死

save BlueNeualNetwork.txt net pn;                                      %阶数也存进去,后面的步骤可以用