基于matlab的bp神经网络回归算法

以下是基于Matlab的BP神经网络回归算法的实现步骤：

1.数据预处理：对输入和输出数据进行标准化处理，使其均值为0，方差为1。

2.建立模型：使用Matlab中的“newff”函数创建一个反向传播神经网络模型，设置输入层、隐藏层和输出层的节点数、激活函数等参数。

3.训练模型：使用Matlab中的“train”函数对建立的神经网络进行训练，设置训练次数、误差阈值等参数。

4.测试模型：使用Matlab中的“sim”函数对训练好的神经网络进行测试，输入测试数据并输出预测结果。

5.评估模型：使用Matlab中的“mse”函数计算模型的均方误差（MSE）和决定系数（R2），评估模型的预测精度。

下面是一个基于Matlab的BP神经网络回归算法的示例代码：

% 数据预处理
x = zscore(inputs); % 输入数据标准化处理
y = zscore(targets); % 输出数据标准化处理

% 建立模型
net = newff(minmax(x), [10 1], {'tansig' 'purelin'}, 'trainlm');
% minmax函数将输入数据规范化到[0,1]范围内
% [10 1]表示隐藏层有10个节点，输出层有1个节点
% 'tansig'表示隐藏层使用双曲正切函数，'purelin'表示输出层使用线性函数
% 'trainlm'表示使用Levenberg-Marquardt算法进行训练

% 训练模型
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置训练次数为1000次
net.trainParam.goal = 0.01; % 设置误差阈值为0.01
net = train(net, x, y); % 训练神经网络模型

% 测试模型
x_test = zscore(test_inputs); % 测试数据标准化处理
y_pred = sim(net, x_test); % 预测结果

% 评估模型
mse = mse(y_pred - zscore(test_targets)); % 计算均方误差
r2 = 1 - mse(var(y - y_pred)/var(y)); % 计算决定系数