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本文讲解一个BP神经网络的完整建模流程，包括数据预处理、训练、及评估等

  01. BP神经网络的建模步骤  

本节介绍一个BP神经网络的建模主要步骤

    BP神经网络建模主流程步骤    

BP神经网络的建模流程主要步骤如下
 
总的来说，主流程共有3个大步骤,6个小步骤，如下
 👉 数据预处理 ：数据归一化、数据划分                     
 👉 网络构建 ：网络结构设置、网络训练                     
 👉 效果评估 ：模型训练效果评估、模型预测效果评估

✍️特别说明
 以上是一个BP神经网络的完整建模流程，
但如果使用matlab工具箱实现，就不是按这个流程操作
因为工具箱已经帮我们高度封装一些流程了

  02.BP神经网络建模步骤说明  

本节详细介绍BP神经网络建模步骤处理的内容和目的

   数据预处理   

数据归一化
在模型训练之前，需要把所有数据(X和y)都进行归一化
数据归一化主要是为了网络求解的便利性
 数据划分
 一般将数据划分成三部分，训练数据、验证数据、测试数据
  训练数据：用于求解(调整w,b)                                                            
  验证数据：验证数据主要用于防止训练走向过拟合。                           
  测试数据：不参与任何训练过程，纯粹用于检验模型最后的测试效果    
 可以按训练数据70%、验证数据15%、测试数据15%的比例随机分割

     网络构建    

网络结构设置
设置网络隐层层数（一般都是一个隐层），和隐层神经元个数

网络训练（求解w,b）
用训练数据对网络进行训练，可采用梯度下降法、LM法等等。
在训练过程中，需要不断用验证数据检验模型的泛化能力。
 如果训练数据效果越来越好，而验证数据效果越来越差，
则说明走在了过拟合的路上，这时就应该停止训练。

     效果评估     

 模型训练效果评估
检验模型对训练数据的预测效果,
一个BP神经网络训练成功的表现就是训练数据误差达到要求
 模型预测效果评估
检验模型对测试数据（未参与训练的数据）的预测效果,
一个BP神经网络可用的表现就是模型测试数据误差达到要求

    BP神经网络建模总结     

数据处理
在BP神经网络建模时，
一般会先数据归一化，
并将数据分割成训练数据、验证数据和测试数据
模型构建
 然后设置好网络结构,并训练网络
由于常用的都是一隐层，tansig+purelin的结构，
因此一般只需设置隐层的隐节点个数，
效果检查
训练完后，
检查训练数据、测试数据的预测效果，
如果两者都满足需求，就可以将BP神经网络网络投入使用了

 End