BP神经网络在实际中有哪些应用例子？

BP神经网络（Back-Propagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法训练网络，使其能够逼近复杂的非线性函数，下面将通过一个实际例子详细介绍BP神经网络的应用过程。

一、BP神经网络简介

BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，每一层包含若干神经元，各神经元之间通过权重连接，BP神经网络的训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段，在正向传播中，输入信号经过层层计算得到输出结果；在反向传播中，根据输出误差调整各层的权重和阈值，以最小化误差函数。

二、实际应用案例：跳高成绩预测

以下是一个使用BP神经网络预测国内男子跳高运动员成绩的实例。

1. 数据准备

收集了国内男子跳高运动员的各项素质指标作为输入数据，包括30米行进跑、立定三级跳远、助跑摸高、助跑4—6步跳高、负重深蹲杠铃、杠铃半蹲系数等八项指标，以及对应的跳高成绩作为输出数据，具体数据如下表所示：

<tr>

<th style="background-color:#84C1FF;"><b>序号</b></th>

<td>1</td>

<td>2</td>

<td>...</td>

<td>14</td>

</tr>

<tr>

<th style="background-color:#84C1FF;"><b>30米行进跑(s)</b></th>

<td>3.23</td>

<td>3.23</td>

<td>...</td>

<td>3.0</td>

</tr>

<tr>

<th style="background-color:#84C1FF;"><b>立定三级跳远()</b></th>

<td>3.23</td>

<td>3.2</td>

<td>...</td>

<td>3.3</td>

</tr>

<tr>

<th style="background-color:#84C1FF;"><b>助跑摸高()</b></th>

<td>3.23</td>

<td>3.2</td>

<td>...</td>

<td>3.5</td>

</tr>

<tr>

<th style="background-color:#84C1FF;"><b>助跑4—6步跳高()</b></th>

<td>3.23</td>

<td>3.2</td>

<td>...</td>

<td>3.5</td>

</tr>

<tr>

<th style="background-color:#84C1FF;"><b>负重深蹲杠铃()</b></th>

<td>140</td>

<td>120</td>

<td>...</td>

<td>130</td>

</tr>

<tr>

<th style="background-color:#84C1FF;"><b>杠铃半蹲系数</b></th>

<td>2.8</td>

<td>3.4</td>

<td>...</td>

<td>2.8</td>

</tr>

<tr>

<th style="background-color:#84C1FF;"><b>抓举()</b></th>

<td>11.0</td>

<td>10.8</td>

<td>...</td>

<td>11.5</td>

</tr>

<tr>

<th style="background-color:#84C1FF;"><b>100米()</b></th>

<td>50</td>

<td>70</td>

<td>...</td>

<td>50</td>

</tr>

<tr>

<th style="background-color:#84C1FF;"><b>跳高成绩()</b></th>

<td>2.24</td>

<td>2.33</td>

<td>...</td>

<td>2.2</td>

</tr>

2. 数据归一化处理

为了提高模型的训练效果，需要对数据进行归一化处理，这里使用Matlab中的premnmx函数将数据归一化到[-1, 1]范围内。

P = [3.23 3.23 3.23 3.23 3.23 3.23 3.23 3.23 3.23 3.23 3.23 3.23 3.23 3.23; ...]; % 输入数据矩阵
T = [2.24 2.33 2.24 2.32 2.22 2.27 2.22 2.26 2.22 2.24 2.24 2.22 2.22 2.35]; % 输出数据矩阵
P = premnmx(P); % 归一化输入数据
T = premnmx(T); % 归一化输出数据

3. 模型建立与训练

构建BP神经网络模型，设置输入层有8个神经元，输出层有1个神经元，隐含层有6个神经元，选择S型正切函数tansig作为隐层激励函数，S型对数函数logsig作为输出层激励函数，设定网络迭代次数epochs为5000次，期望误差goal为0.00000001，学习速率lr为0.01。

net = newff(minmax(P), T, [6], {'tansig', 'logsig'}, 'traingdx'); % 创建BP网络
net.trainParam.epochs = 5000; % 最大训练次数
net.trainParam.goal = 0.00000001; % 期望误差
net.trainParam.lr = 0.01; % 学习速率
[net, tr] = train(net, P, T); % 训练网络

4. 模型测试与预测

使用训练好的网络对新样本进行预测，预测序号15的跳高成绩。

testInput = [3.0 9.3 3.3 3.5 100 2.05 4.4 50 100]; % 新样本数据
testInput = premnmx(testInput, minmax(P)); % 归一化新样本数据
predictedOutput = sim(net, testInput); % 使用训练好的网络进行预测
predictedOutput = postmnmx(predictedOutput, minmax(T)); % 反归一化预测结果
disp('预测结果为：');
disp(predictedOutput);

预测结果显示，序号15的跳高成绩预测值为2.20米。

三、相关问题与解答

问题1：为什么选择BP神经网络进行跳高成绩预测？

答：BP神经网络具有高度非线性和较强的泛化能力，适用于处理复杂的非线性关系，在本例中，跳高成绩受到多种因素的影响，这些因素之间的关系复杂且非线性，因此选择BP神经网络能够更好地捕捉这些复杂的关系，从而提高预测的准确性。

问题2：如何确定BP神经网络的隐层节点数？

答：隐层节点数的确定没有固定的公式，通常需要根据经验和实验来确定，在本例中，通过参考经验公式并结合实验结果，选择了6个隐层节点，过多的节点可能导致过拟合，而过少的节点可能影响网络性能，需要在实验中不断调整以找到最佳值。

通过以上实例可以看出，BP神经网络在实际问题中的应用需要经过数据准备、模型建立与训练、模型测试与预测等多个步骤，在实际应用中，还需要根据具体问题的特点选择合适的网络结构和参数，以提高模型的性能和预测准确性。

到此，以上就是小编对于“bp神经网络实际例子”的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位朋友在评论区讨论，给我留言。