BP神经网络建模流程详解：从数据预处理到效果评估

BP神经网络建模流程详解：从数据预处理到效果评估

BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种广泛应用于机器学习领域的神经网络模型。本文将详细介绍BP神经网络的建模流程，包括数据预处理、网络构建和效果评估三个主要步骤。通过本文的学习，读者将能够掌握BP神经网络建模的基本方法和关键技巧。

一、BP神经网络的建模流程

BP神经网络的建模流程可以分为三个主要步骤：

1. 数据预处理：包括数据归一化和数据划分
2. 网络构建：包括网络结构设置和网络训练
3. 效果评估：包括模型训练效果评估和模型预测效果评估

二、BP神经网络的建模分步讲解

2.1 数据归一化

在建模前，需要先将数据进行归一化，即把数据范围缩放到[-1,1]之间。在MATLAB中可以使用mapminmax函数对数据进行归一化，如下：

[X,~] = mapminmax(X,-1,1);
[y,~] = mapminmax(y,-1,1);

2.2 数据划分

将数据划分为三部分，一部分用于测试，一部分用于训练。

randIndex  = randperm(100);
trainIndex = sort(randIndex(1:80));       % 随机选出80个数据作为训练数据（这里先选出数据的序号）
testIndex  = sort(randIndex(81:100));     % 将剩下的20个数据作为检验数据（这里先选出数据的序号）
X_train  = X(:,trainIndex);               % 根据序号选出80个用于训练的输入
X_test   = X(:,testIndex);                % 根据序号选出20个用于检验的输入
y_train = y(:,trainIndex);                % 根据序号选出80个用于训练的输出
y_test  = y(:,testIndex);                 % 根据序号选出20个用于检验的输出

这里我们划分了80%的数据作为训练数据，用来训练BP神经网络。

2.3 网络结构设置

处理好数据之后，需要初始化一个BP神经网络，并设置好网络的结构，例如隐层层数、隐节点个数、训练算法等。在MATLAB中初始化一个BP神经网络使用newff函数，如下：

net = newff(X_train,y_train ,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');

2.4 网络训练

设置好网络后，就可以开始训练BP神经网络了。在训练前还可以设置一些训练的参数，例如训练目标goal，训练步数epochs等，如下：

net.trainparam.goal        = 0.0001;                    % 训练目标：均方误差低于0.0001
net.trainparam.show        = 400;                        % 每训练400次展示一次结果
net.trainparam.epochs      = 15000;                      % 最大训练次数：15000.
[net,tr] = train(net,X_train,y_train );  % 调用MATLAB神经网络工具箱自带的train函数训练网络

2.5 训练效果评估

模型训练完成后，可以通过查看回归效果来评估模型的表现。点击训练面板上的Regression可以看到模型的回归效果。

除了看回归系数外，也可以自行计算相关的指标。例如MSE,MAE等等。

mse的计算公式：

[\text{mse} = \text{avg}(\text{y}-\hat{\text{y}})^2 ]

mae的计算公式：

[\text{mae} = \text{avg}(|\text{y}-\hat{\text{y}}|) ]

其中，(\hat{\text{y}})是模型的预测值，(\text{y})是真实值