matlab神经网络 数据建模

### 使用MATLAB进行神经网络数据建模

#### 创建和配置神经网络模型
为了创建一个能够处理特定任务的神经网络，在 MATLAB 中可以利用 `fitnet` 函数来构建前馈神经网络。这种类型的网络非常适合于函数逼近的任务，即给定一组输入向量 X 和目标向量 T 的情况下学习映射关系[^1]。

% 定义具有 10 个隐藏节点的两层前馈神经网络
hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize);

#### 数据准备
对于任何机器学习项目来说，准备好适当格式的数据都是至关重要的一步。这里假设已经有了训练集、验证集以及测试集三部分划分好的数据集合。如果采用的是时间序列分析，则可能需要用到专门的时间序列工具箱所提供的功能来进行预处理[^2]。

% 假设已经加载好了名为 inputs 和 targets 的矩阵作为输入特征与标签
inputs = ...; % 输入样本
targets = ...; % 对应的目标值

#### 训练过程设置
通过调整参数如最大迭代次数 (`trainParam.epochs`) 或者性能指标阈值 (`performFcn`) 可以优化训练效果。此外还可以指定交叉熵误差函数或其他适合当前问题特性的损失计算方式。

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;

% 开始训练
[net,tr] = train(net,inputs,targets);

#### 性能评估
完成训练之后应当对得到的结果进行全面检验，包括但不限于绘制回归图查看预测精度；计算均方根误差(RMSE)等统计度量标准用来量化模型的好坏程度。同时也可以借助混淆矩阵进一步了解分类器的表现情况(如果是分类任务的话)。

outputs = net(inputs); 
errors = gsubtract(targets, outputs);
performance = perform(net, targets, outputs);

figure;
plotregression(targets, outputs);
title('Regression Plot');
xlabel('Targets');
ylabel('Outputs');

#### 将训练好的模型应用于 Simulink 进行实时仿真
一旦完成了离线阶段的工作流——从定义架构直至最终调优完毕后的部署之前，有时还需要考虑怎样才能让这些成果更好地服务于实际应用场景之中。此时就可以考虑将所获得的最佳权重参数导出至其他平台比如嵌入式系统里去执行在线推理操作了。而在 MATLAB/Simulink 生态圈内部则可以直接利用现有的接口机制轻松达成这一目的[^3]。

sysName = gensim(net,'InputMode','Workspace',...
    'OutputMode','TimeSeries',...
    'SolverMode','Discrete');

open_system(sysName);