基于BP神经网络的数据回归预测MATLAB代码资源-CSDN文库

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**基于BP神经网络的数据回归预测MATLAB代码** 在信息技术领域，数据预测是众多应用的核心，尤其是在数据分析、机器学习和人工智能中。本资源提供了一个利用BP（Backpropagation）神经网络进行数据回归预测的MATLAB代码示例。BP神经网络是一种广泛应用的多层前馈神经网络，它通过反向传播算法来调整权重，以最小化预测误差，从而实现对非线性关系的学习。 **BP神经网络基础知识** BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收原始数据，隐藏层负责提取特征，而输出层则生成预测结果。权重是连接不同层节点的关键参数，通过反向传播算法进行迭代更新。这个过程通常包括前向传播（计算预测值）和反向传播（计算误差并更新权重）两个步骤。 **MATLAB环境下的神经网络构建** MATLAB提供了强大的神经网络工具箱，使得创建和训练神经网络变得简单。在MATLAB中，我们首先需要定义网络结构，包括输入节点数、隐藏层节点数和输出节点数。然后，我们可以使用`feedforwardnet`函数来创建BP神经网络实例。接着，我们需要准备训练数据集，包括输入向量和对应的输出向量。使用`train`函数对网络进行训练，并用`sim`函数进行预测。 **代码详解** 在提供的"001_基于BP神经网络的数据回归预测"文件中，我们可以期待找到以下关键部分： 1. **数据预处理**：可能包含数据加载、标准化或归一化等步骤，确保输入数据适合神经网络模型。 2. **网络结构定义**：定义网络的层数、每层的节点数以及激活函数。 3. **训练过程**：设置训练参数，如学习率、最大迭代次数等，然后调用`train`函数进行训练。 4. **测试与预测**：使用训练好的网络对新数据进行预测，比较预测结果与实际值，评估模型性能。 5. **可视化结果**：可能包括训练过程中的误差曲线、预测结果的直方图等，帮助理解模型表现。 **应用场景** BP神经网络在数据回归预测中有广泛的应用，例如股票价格预测、销售量预测、电力消耗预测等。通过对历史数据的学习，BP神经网络可以捕捉到复杂的数据模式，并对未来趋势进行预测。 **总结** 基于BP神经网络的数据回归预测MATLAB代码是理解和实践神经网络预测能力的一个实用工具。通过学习和理解这段代码，你可以掌握如何在MATLAB环境中构建和训练BP神经网络，以及如何将网络应用于实际数据预测问题。这不仅可以加深对神经网络原理的理解，也有助于提升你在数据分析领域的技能。

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基于BP神经网络的数据回归预测.zip （2个子文件）

001_基于BP神经网络的数据回归预测

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数据集.xlsx 15KB

%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = randperm(103); P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)'; T_train = res(temp(1: 80), 8)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(81: end), 1: 7)'; T_test = res(temp(81: end), 8)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 创建网络 net = newff(p_train, t_train, 5); %% 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 1000; % 迭代次数 net.trainParam.goal = 1e-6; % 误差阈值 net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率 %% 训练网络 net = train(net, p_train, t_train); %% 仿真测试 t_sim1 = sim(net, p_train); t_sim2 = sim(net, p_test); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output); %% 均方根误差 error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M); error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N); %% 绘图 figure plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值','预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]}; title(string) xlim([1, M]) grid figure plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值','预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'测试集预测结果对比';['RMSE=' num2str(error2)]}; title(string) xlim([1, N]) grid %% 相关指标计算 % 决定系数 R2 R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2; R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2; disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)]) disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)]) % 平均绝对误差 MAE mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ; mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ; disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)]) disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)]) % 平均相对误差 MBE mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ; mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ; disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)]) disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])

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