matlab 实现BP神经网络 怎样根据隐含层和输入层的权值阈值得到输入到输出的计算公式

如果你的式子写对了，那出来的结果肯定和sim函数输出的结果是一样的。

A1=tansig(W1p,B1);

A2=purelin(W2A1,B2);

隐层为tansig函数，输出层简单的线性相加，再附上阈值，不可能会错的。sim函数的原理也就是如此。

net1=newff(minmax(pX),[16,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');

这个是激活函数的语句，但是一般不需要修改。

BP神经网络是计算机自主学习的一个过程，程序员要做的就是确定隐含层神经元的数量以及训练精度，训练步数以及学习速率等参数。

隐含层神经元数量的公式：