bp神经网络非线性拟合matlab原代码

当使用神经网络进行非线性拟合时，一种常见的算法是基于反向传播（Backpropagation, BP）算法。以下是一个使用MATLAB实现BP神经网络进行非线性拟合的示例代码：

% 定义训练数据
x = linspace(-10, 10, 100); % 输入变量
y = sin(x) + 0.2 * randn(size(x)); % 目标变量

% 构建神经网络模型
net = feedforwardnet(10); % 使用10个隐藏层神经元的前馈神经网络模型
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置迭代次数为1000次

% 训练神经网络
net = train(net, x, y);

% 进行预测
x_test = linspace(-10, 10, 1000); % 测试数据
y_pred = net(x_test); % 预测输出

% 绘制结果
plot(x, y, 'b.'); hold on;
plot(x_test, y_pred, 'r');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('训练数据', '拟合曲线');

在这个例子中，我们首先定义了输入变量x和目标变量y。然后，我们使用`feedforwardnet`函数构建了一个具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络模型。接下来，我们通过调用`train`函数来训练这个神经网络模型，将输入变量x和目标变量y作为输入参数。在训练完成后，我们可以通过调用训练好的网络进行预测，得到对新输入数据x_test的输出y_pred。最后，我们使用plot函数将训练数据和拟合曲线绘制在同一个图中，以便进行可视化比较。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体问题进行适当的调整和优化。