BP神经网络中初始权值和阈值的设定

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Neural Network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，Vaildation Checks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。

首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。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。

因为初始值（初始权值和阀值）都在x这个向量中，x（n，1）的长度n为：n=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum

其中inputnum*hiddennum是输入层到隐含层的权值数量，hiddennum是隐含层神经元个数（即隐含层阀值个数），hiddennum*outputnum是隐含层到输出层权值个数，outputnum是输出层神经元个数（即输出层阀值个数）。

结构

BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。 

BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每～层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小。

以上内容参考：百度百科-BP神经网络

这是一个三层神经网络，x里边保存得是你用其他算法确定好的权值和阈值，括号里边计算的是对应各层权值阈值的索引（序号） 。比如 三层神经网络，输入层2  隐含层3 输出层1

w1=x(1:inputnum*hiddennum); 

输入层到隐含层的 权值个数=输入层数量*输出层数 ，你可以想象为输入层 到 隐含层的线，总共2*3 =6个 ，索引值是1-6 ，W1(1,6)

B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);

隐含层的阈值所在索引： 前边到6 了，这个肯定要从6+1开始，间隔就是隐含层阈值的个数3，所以右边范围是6+3.隐含层阈值B1的索引值就是x（7:9）

下边都类似了
w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);  隐含层到输出层的权值 x（10，12）
B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);  输出层阈值只有一个  x（13,13）

楼主，你是怎么看懂的啊？

你这是不是用遗传算法优化权值和阀值啊？
我不知道你x的哪里来的？所以也不知道你是如何确定初始权值和阀值。
不过我们平常写程序时这些值都是随机赋予的。