1、首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。2、以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。

3、在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T，·通过“newff(minmax(P),[5,1]构建BP神经网络，“[net,tr]=train(net,P,T);”进行网络训练，“sim(net,P)”得到仿真预测值。

4、在命令行窗口按回车键之后，可以看到出现结果弹窗，最上面的NeuralNetwork下面依次代表的是“输入、隐含层、输出层、输出”，隐含层中有5个神经元。

5、Progress下面的Epoch代表迭代次数，Gradient代表梯度，VaildationChecks代表有效性检查，最后的绿色对勾代表性能目标达成。

6、最后将实际曲线和预测曲线绘制出来，可以看到使用BP神经网络预测的结果曲线基本和实际输出曲线一致。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

好文案。

初始的权值和偏差一般是在0-1之间，随机选取某一0-1之间的值作为某一权值或偏差的值原因在于：1、数据预处理阶段会将所有的数据规范化到0-1之间，并且神经网络的输出也是0-1之间的向量，因此其中的网络结点值也应位于0-1中2、随机初始化的优势在于可有效避免梯度消失或梯度爆炸的问题，增加网络的稳定性。

不一定，也可设置为[-1，1]之间。事实上，必须要有权值为负数，不然只有激活神经元，没有抑制的也不行。至于为什么在[-1，1]之间就足够了，这是因为归一化和Sigmoid函数输出区间限制这两个原因。

一般在编程时，设置一个矩阵为bounds=ones(S,1)*[-1,1];%权值上下界。在MATLAB中，可以直接使用net=init(net);来初始化。

我们可以通过设定网络参数net.initFcn和net.layer{i}.initFcn这一技巧来初始化一个给定的网络。net.initFcn用来决定整个网络的初始化函数。

前馈网络的缺省值为initlay，它允许每一层用单独的初始化函数。设定了net.initFcn，那么参数net.layer{i}.initFcn也要设定用来决定每一层的初始化函数。

对前馈网络来说，有两种不同的初始化方式经常被用到：initwb和initnw。

initwb函数根据每一层自己的初始化参数(net.inputWeights{i,j}.initFcn)初始化权重矩阵和偏置。前馈网络的初始化权重通常设为rands，它使权重在-1到1之间随机取值。

这种方式经常用在转换函数是线性函数时。initnw通常用于转换函数是曲线函数。

它根据Nguyen和Widrow[NgWi90]为层产生初始权重和偏置值，使得每层神经元的活动区域能大致平坦的分布在输入空间。

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请理解程序中的变量含义：inputnum：输入层节点数hiddennum：隐层节点数outputnum：输出层节点数因此，当输入为3时，如果前面有inputnum=size(P,1);语句，将会自适应确定输入节点数；如果没有使用该语句，直接将inputnum赋值为3即可，即加上inputnum=3;你这段代码是GA-BP神经网络最后的染色体解码阶段的代码，注意染色体编码结构为：输入层与隐层间权值矩阵、隐层阈值、隐层与输出层间权值矩阵、输出层阈值。

说句实在话，如果你还要改神经元网络的隐含层层数或者神经元个数，那这个训练得到的权值和阈值没什么用处。

如果你训练的神经网络已经能很好完成你所需要做的分类或者其他工作，你直接用的是用新的样本数据作为输入去为这个新样本划分类别就行了，不用考虑权值和阈值他们就自然在这个归类中起作用了，类似于有人给你看蛇的图片，你可以在现实生活中见到蛇时候明白这就是蛇的道理一样，这个权值和阈值就像已经训练到你神经中的一些链接一样在你面对新的类似的事物时起作用。