基于两输出一输入BP神经网络的传感器检测数据融合（附带MATLAB代码）
目录
1.0 红外光传感器检测数据融合
2.0 网络结构设计:
3.0 网络结构设计:
4. BP代码运行结果
4.1 预测值和真实值的误差计算（MAE、MSE、MRSE）
4.2 BP网络训练的性能分析图像
5.0 总结
1.0 红外光传感器检测数据融合
- 由于红外光在介质中的传播速度受到温度等环境因素影响,为获得较准确的测量结果需要对红外测距系统的测量数据进行处理。
- 为确定某一红外测距传感器系统的数据处理算法,利用该测距系统进行如下实验:在不同温度下将目标放置不同的距离分别进行测距,每一温度下对同一目标连续测量5次,测量的实验数据见附表所示。
- 请利用BP神经网络完成该系统的数据处理。
| 理论值（mm） | 750 | |||||||||
| 环境温度（℃） | 20 | 45 | ||||||||
| 测量值（mm） | 756.575 | 770.997 | 765.326 | 762.908 | 762.734 | 778.058 | 768.418 | 767.072 | 753.332 | 754.777 |
| 理论值（mm） | 850 | |||||||||
| 环境温度（℃） | 20 | 45 | ||||||||
| 测量值（mm） | 869.189 | 837.808 | 846.641 | 850.121 | 871.750 | 886.931 | 896.766 | 855.983 | 844.269 | 878.671 |
| 理论值（mm） | 950 | |||||||||
| 环境温度（℃） | 20 | 45 | ||||||||
| 测量值（mm） | 975.678 | 936.677 | 953.530 | 936.952 | 972.731 | 969.696 | 966.840 | 967.399 | 991.950 | 960.165 |
注:为说明问题上述数据扩大了温度对结果的影响。
2.0 网络结构设计:
- 由于输入向量有2个元素、输出向量有1个元素,所以网络输入层的神经元有2个,输出层神经元数目为1。
- 神经网络是误差后身传播神经网络,其隐含层结构的层数与各层的节点数直接影响网络性能的优劣。若隐层数较多,网络所表达的映射就越复杂,不仅增大计算量,而且易导致数据失真;若各隐含层的节点数较多,会使其学习时间过长,误差也不一定最小,若节点数较少,会导致网络容错性较差,局部极小就多。因此,隐含层是网络结构设计的重要问题。
3.0 网络结构设计:
- 隐含层数设计:
隐含层的层数应大于1层,可由下式试算:
其中,N为隐层层数;J为输出层神经元个数;I为输入层神经元个数;K为标准样本个数。本例取1层隐层。
- 隐含层神经元个数设计:
隐含层节点个数设计相对于隐含层数的设计比较复杂,一般有基于最小二乘设计法、基于黄金分割设计法等。本例取:M=2n+1,其中n输入层神经元的个数。
- 作用函数设计:
隐层作用函数取正切S型传递函数tansig函数,即:
输出层作用函数取对数S型传递函数logsig函数,即:
- 学习算法设计:
traingdm是带动量的梯度下降法、trainlm是指L-M优化算法、trainscg是指量化共辄梯度法等,本例选择trainlm学习算法。
- 输入/输出向量设计:
根据已知条件,可将目标距离的理论值作为对测量温度和测量值的一个映射(二元函数）。由此,可以确定网络的输入为2维向量,且该网络为单输出神经网络。
- 训练样本和测试样本设计:
题给数据共30组，可在同类（共六类）数据组中各挑选一个样本,从而得到六个测试样本,构成测试样本集。剩余24组数据可作为训练样本集。
- matlab代码编写
%% 此程序为matlab编程实现的BP神经网络
% 清空环境变量
clear;clc;close all
%% 第一步 读取数据,输入2维输出1维
input=[20 20 20 20 45 45 45 45 20 20 20 20 45 45 45 45 20 20 20 20 45 45 45 45 20 45 20 45 20 45756.575 770.997 765.326 762.908 778.058 768.418 767.072 753.332 869.189 837.808 846.641 850.121 886.931 896.766 855.983 844.269 975.678 936.677 953.530 936.952 969.696 966.840 967.399 991.950 762.734 754.777 871.750 878.671 972.731 960.165];
output=[750 750 750 750 750 750 750 750 850 850 850 850 850 850 850 850 950 950 950 950 950 950 950 950 750 750 850 850 950 950];
%% 第二步 设置训练数据和预测数据
input_train = input(:,1:24);
output_train =output(:,1:24);
input_test = input(:,25:30);
output_test =output(:,25:30);
%节点个数
inputnum=2; % 输入层节点数量
hiddennum=5;% 隐含层节点数量
outputnum=1; % 输出层节点数量
%% 第三本 训练样本数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);%归一化到[-1,1]之间，inputps用来作下一次同样的归一化
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%% 第四步 构建BP神经网络
net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm');% 建立模型，传递函数使用purelin，采用梯度下降法训练W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值
B1 = net.b{1};%中间各层神经元阈值W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值
B2 = net. b{2};%输出层各神经元阈值%% 第五步 网络参数配置（ 训练次数，学习速率，训练目标最小误差等）
net.trainParam.epochs=1000; % 训练次数，这里设置为1000次
net.trainParam.lr=0.01; % 学习速率，这里设置为0.01
net.trainParam.goal=0.00001; % 训练目标最小误差，这里设置为0.00001%% 第六步 BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);%开始训练，其中inputn,outputn分别为输入输出样本%% 第七步 测试样本归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);% 对样本数据进行归一化%% 第八步 BP神经网络预测
an=sim(net,inputn_test); %用训练好的模型进行仿真%% 第九步 预测结果反归一化与误差计算
test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); %把仿真得到的数据还原为原始的数量级
error=test_simu-output_test; %预测值和真实值的误差%%第十步 真实值与预测值误差比较
figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5])
plot(output_test,'bo-')
hold on
plot(test_simu,'r*-')
hold on
plot(error,'square','MarkerFaceColor','b')
legend('期望值','预测值','误差')
xlabel('数据组数')
ylabel('样本值')
title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图')[c,l]=size(output_test);
MAE1=sum(abs(error))/l;
MSE1=error*error'/l;
RMSE1=MSE1^(1/2);
disp(['-----------------------误差计算--------------------------'])
disp(['隐含层节点数为',num2str(hiddennum),'时的误差结果如下：'])
disp(['平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE1)])
disp(['均方误差MSE为： ',num2str(MSE1)])
disp(['均方根误差RMSE为： ',num2str(RMSE1)])4. BP代码运行结果
4.1 预测值和真实值的误差计算（MAE、MSE、MRSE）
4.2 BP网络训练的性能分析图像
5.0 总结
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