MATLAB实现的BP神经网络函数逼近算法

资 源 简 介

本项目提供了一个基于误差反向传播的BP神经网络MATLAB实现，专用于非线性函数逼近。支持自定义网络结构、神经元数量及学习率，通过训练数据高效学习目标函数映射。

详 情 说 明

基于BP神经网络的函数逼近算法实现

项目介绍

本项目实现了一个基于误差反向传播（Backpropagation）算法的神经网络模型，专门用于非线性函数的逼近任务。通过自定义网络结构参数（层数、神经元数量、学习率等），系统能够从训练样本中学习目标函数的复杂映射关系，并生成高精度的逼近结果。项目包含完整的训练流程、误差监控和预测验证模块，为函数逼近问题提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 灵活网络配置：支持自定义隐藏层数量、各层神经元个数、学习率、训练迭代次数等参数
• 多激活函数支持：提供Sigmoid、Tanh等常用激活函数选择
• 完整训练监控：实时显示训练过程中的误差收敛情况，生成误差曲线
• 性能评估：计算均方误差（MSE）、确定系数（R²）等模型性能指标
• 结果可视化：生成原始函数与神经网络预测曲线的对比图，直观展示逼近效果
• 泛化能力验证：支持使用测试数据集验证模型的预测能力

使用方法

1. 准备数据：准备训练样本（输入向量X和目标输出Y）和可选的测试数据集
2. 配置参数：设置网络结构参数（隐藏层数量、神经元个数、学习率、迭代次数等）
3. 运行训练：执行主程序开始神经网络训练过程
4. 查看结果：获取训练完成的模型参数、误差曲线、性能指标和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了神经网络的核心训练流程，包括网络参数初始化、前向传播计算、误差反向传播、权重更新迭代等完整算法步骤。同时具备数据预处理、训练过程监控、结果可视化展示和模型性能评估等综合功能，为用户提供一站式函数逼近解决方案。