文档介绍：BP神经网络的非线性系统建模一、题目拟合的非线性函数为:y=x12+x22二、模型建立BP神经网络构建根据拟合非线性函数特点确定BP神经网络结构,由于该非线性函数有两个输入参数,一个输出参数,所以BP神经网络结构为2—5—1,即输入层有2个节点,隐含层有5个节点,输出层有1个节点。从非线性函数中随机得到2000组输入输出数据,从中随机选择1900组作为训练数据,用于网络训练,100组作为测试数据,用于测试网络的拟合性能。利用Matlab中工具箱函数。三、,100组数据作为网络测试数据,并对训练数据进行归一化处理。%%lear%%训练数据预测数据提取及归一化%下载输入输出数据loaddatainputoutput%从1到2000间随机排序k=rand(1,2000);[m,n]=sort(k);%找出训练数据和预测数据input_train=input(n(1:1900),:)';output_train=output(n(1:1900));input_test=input(n(1901:2000),:)';output_test=output(n(1901:2000));%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);,使网络对非线性函数输出具有预测能力。%%BP网络训练%%=newff(inputn,outputn,5);=.=0..=;%=,inputn,outputn);%%BP网络预测%预测数据归一化inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%网络预测输出an=,inputn_test);%网络输出反归一化BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);%%结果分析figure(1)plot(BPoutput,':og')holdonplot(output_te