Matlab疲劳寿命预测代码：神经网络实现

我可以帮你提供一个基于神经网络的疲劳寿命预测的代码，使用Matlab语言实现。以下是代码：

% 初始化训练数据 x = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]; % 自变量 y = [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9]; % 因变量

% 初始化神经网络 input_layer_size = 1; % 输入层节点数 hidden_layer_size = 2; % 隐藏层节点数 output_layer_size = 1; % 输出层节点数 epsilon_init = 0.12; % 初始化权重范围 theta1 = rand(hidden_layer_size, input_layer_size + 1) * 2 * epsilon_init - epsilon_init; % 隐藏层权重 theta2 = rand(output_layer_size, hidden_layer_size + 1) * 2 * epsilon_init - epsilon_init; % 输出层权重

% 训练神经网络 alpha = 0.1; % 学习率 num_iters = 10000; % 迭代次数 J_history = zeros(num_iters, 1); % 损失函数历史记录 m = length(x); % 训练样本数

for iter = 1:num_iters % 正向传播 a1 = [ones(m, 1) x']; % 输入层添加偏置节点 z2 = a1 * theta1'; % 隐藏层输入 a2 = [ones(size(z2, 1), 1) sigmoid(z2)]; % 隐藏层添加偏置节点并使用sigmoid函数 z3 = a2 * theta2'; % 输出层输入 h = sigmoid(z3); % 输出层使用sigmoid函数

% 计算误差
delta3 = h - y'; % 输出层误差
delta2 = delta3 * theta2(:, 2:end) .* sigmoidGradient(z2); % 隐藏层误差

% 计算梯度
Delta1 = delta2' * a1; % 隐藏层权重梯度
Delta2 = delta3' * a2; % 输出层权重梯度
Theta1_grad = Delta1 / m; % 隐藏层权重更新
Theta2_grad = Delta2 / m; % 输出层权重更新

% 沿负梯度方向更新所有权重
theta1 = theta1 - alpha * Theta1_grad;
theta2 = theta2 - alpha * Theta2_grad;

% 计算损失函数
J_history(iter) = (1 / (2 * m)) * sum((h - y').^2);

end

% 预测结果 x_test = [0.3, 0.5, 0.7]; % 测试数据 a1_test = [ones(length(x_test), 1) x_test']; z2_test = a1_test * theta1'; a2_test = [ones(size(z2_test, 1), 1) sigmoid(z2_test)]; z3_test = a2_test * theta2'; h_test = sigmoid(z3_test); fprintf('预测结果为：\n'); disp(h_test);

% 画出损失函数历史记录图像 figure; plot(1:num_iters, J_history); xlabel('迭代次数'); ylabel('损失函数'); title('损失函数历史记录');

% sigmoid函数 function g = sigmoid(z) g = 1 ./ (1 + exp(-z)); end

% sigmoid函数的导数 function g = sigmoidGradient(z) g = sigmoid(z) .* (1 - sigmoid(z)); end

代码中使用了一个单隐藏层的神经网络，激活函数使用sigmoid函数。训练过程中，沿负梯度方向更新隐藏层和输出层的权重。最后，使用训练好的神经网络预测测试数据，并输出预测结果。