BP神经网络matlab实例（简单而经典）

学习神经网络的好助手，可以仿照其中的代码，只需修改个别参数便可以轻易实现自己需要完成的任务。

figure;

plot(X,D,'*',X,O); %绘制训练后得到的结果和误差曲线（附录：2-2、2-3） V = net.iw{1,1}%输入层到中间层权值 theta1 = net.b{1}%中间层各神经元阈值 W = net.lw{2,1}%中间层到输出层权值 theta2 = net.b{2}%输出层各神经元阈值

所得结果如下：

输入层到中间层的权值：V??0.8584 2.0890 -1.2166 0.2752 -0.3910? 中间层各神经元的阈值：???-14.0302 -9.8340 7.4331 -2.0135 0.5610? 中间层到输出层的权值： W??-0.4675 -1.1234 2.3208 4.6402 -2.2686? 输出层各神经元的阈值：T?1.7623

问题：以下是上证指数2009年2月2日到3月27日的收盘价格，构建一个三层BP神经网

络，利用该组信号的6个过去值预测信号的将来值。

TT日期 2009/02/02 2009/02/03 2009/02/04 2009/02/05 2009/02/06 2009/02/09 2009/02/10 2009/02/11 2009/02/12 2009/02/13 2009/02/16 2009/02/17 2009/02/18 2009/02/19 2009/02/20 2009/02/23 2009/02/24 2009/02/25 2009/02/26 2009/02/27

价格 2011.682 2060.812 2107.751 2098.021 2181.241 2224.711 2265.161 2260.822 2248.092 2320.792 2389.392 2319.442 2209.862 2227.132 2261.482 2305.782 2200.652 2206.572 2121.252 2082.852 日期 2009/03/02 2009/03/03 2009/03/04 2009/03/05 2009/03/06 2009/03/09 2009/03/10 2009/03/11 2009/03/12 2009/03/13 2009/03/16 2009/03/17 2009/03/18 2009/03/19 2009/03/20 2009/03/23 2009/03/24 2009/03/25 2009/03/26 2009/03/27 价格 2093.452 2071.432 2198.112 2221.082 2193.012 2118.752 2158.572 2139.021 2133.881 2128.851 2153.291 2218.331 2223.731 2265.761 2281.091 2325.481 2338.421 2291.551 2361.701 2374.44