基于MATLAB的Levenberg-Marquardt优化BP神经网络实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了基于Levenberg-Marquardt算法优化的反向传播神经网络，显著提升传统BP网络的收敛速度与精度，有效避免局部极小值问题，适用于非线性系统的建模与预测分析。

详 情 说 明

Levenberg-Marquardt算法优化的BP神经网络

项目介绍

本项目实现了基于Levenberg-Marquardt（LM）算法优化的反向传播（BP）神经网络。通过LM方法有效改进传统BP神经网络的收敛速度和精度，显著避免了局部极小值问题，特别适用于非线性系统建模和预测分析任务。

功能特性

• LM算法优化: 采用Levenberg-Marquardt二阶优化算法，加快训练收敛速度
• 误差最小化: 基于均方误差最小化准则进行网络参数优化
• 灵活配置: 支持自定义神经网络结构（隐藏层节点数、激活函数类型）
• 完整评估: 提供训练误差曲线、测试集预测结果和多项性能指标输出
• 参数可调: 允许设置最大迭代次数、误差容限和学习率等训练参数

使用方法

1. 准备数据: 准备训练数据集（矩阵形式，每行为一个样本，每列为特征）和目标输出数据
2. 设置参数: 配置神经网络结构参数（隐藏层节点数、激活函数类型）和训练参数（最大迭代次数、误差容限等）
3. 运行训练: 执行主程序进行神经网络训练
4. 获取结果: 获得训练完成的神经网络模型、误差曲线、预测结果和性能指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算的基本环境

文件说明

主程序文件集成了完整的神经网络训练流程，包括网络初始化、前向传播计算、误差反向传播、LM算法参数优化、训练过程可视化以及模型性能评估等核心功能，实现了从数据输入到模型输出的全自动化处理。