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1、第一步，了解BP神经网络是一个多层前馈网络，可以学习和存储输入输出之间的映射关系，是一个不需要建立数学方程的常用神经网络模型。BP神经网络的构建主要分为三步，如下图所示：

2、第二步，可以看看matlab中BP神经网络的训练函数，包括梯度下降法traingd，弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。如下图所示：

(资料图片)

3、第三步，通过实例介绍BP神经网络的使用，在matlab的命令行窗口中定义输入P和输出T。

4、通过newff(minmax(P)，[5，1]，{"tansig "" purelin"}，" trainrp ")；建设碱基对神经网络，

5、"[net，tr]=train(net，P，T)；"经过网络训练，“sim(net，P)”得到模拟预测值，完整代码如下图所示：

6、第四步：在命令行窗口中按回车键后，可以看到结果弹出窗口。顶层神经网络依次代表“输入、隐层、输出层、输出”，隐层有5个神经元。

7、进行中的时期代表迭代次数，梯度代表梯度，有效性检查代表有效性检查，最后一个绿色复选标记代表绩效目标的实现，如下图所示：

8、在第五步中，我们还可以在命令行窗口中查看输出结果。x是BP神经网络的模拟值，输出值非常接近，如下图所示：

9、第六步，我们绘制实际曲线和预测曲线，可以看到BP神经网络预测的结果曲线与实际输出曲线基本一致，如下图所示：

本文到此结束，希望对大家有所帮助。