归一化后的预测值还原matlab代码

归一化（Normalization）通常用于处理数值数据，使得它们落在特定范围内，比如0到1之间。在MATLAB中，如果你有一个需要归一化的预测值数组`y_pred`，可以使用下面的代码将其还原回原始范围：

% 假设 `y_true` 是实际值，`y_pred` 是预测值，而且你已经完成了某种形式的归一化，比如最小-最大缩放（Min-Max Scaling）

% 获取归一化前的最大值和最小值
max_y_true = max(y_true);
min_y_true = min(y_true);

% 对预测值进行还原
y_pred_recovered = (y_pred * (max_y_true - min_y_true)) + min_y_true;

% 或者，如果使用的是Z-score标准化，假设mean和std_dev分别是平均值和标准差
% mean_y_true = mean(y_true);
% std_dev_y_true = std(y_true);

% y_pred_recovered = y_pred .* std_dev_y_true + mean_y_true; % 因为Z-score已经是(0, 1)范围内的，所以这里直接加回去

请注意，你需要根据自己实际使用的归一化方式进行调整。

相关问题

matlab归一化与反归一化

在MATLAB中，归一化是一种常用的数据处理方法，可以将不同范围和量级的数据转换为统一的标准范围。归一化通常用于数据预处理，以提高模型的训练效果和减少特征的影响。

归一化的一种常见方法是最小-最大归一化（Min-Max Normalization）。该方法通过将数据线性映射到指定的最小值和最大值之间，将原始数据的范围缩放到0到1之间。归一化的公式如下：

归一化值 = （原始值 - 最小值）/（最大值 - 最小值）

MATLAB提供了一个方便的函数“mapminmax”来实现最小-最大归一化。该函数可以根据给定的数据和指定的范围，将数据进行归一化处理。

反归一化是归一化的逆过程，用于将归一化后的数据恢复到原始的数据范围。反归一化通常用于预测结果的后处理，以便将预测结果还原到实际的数据范围中。

MATLAB也提供了相应的函数“mapminmax”，通过设置反归一化的参数，可以将归一化后的数据反转回原始的数据范围。

总结来说，MATLAB中的归一化和反归一化是一种常用的数据处理方式。归一化可以将不同范围和量级的数据转换为统一的标准范围，而反归一化则是将归一化后的数据恢复到原始的数据范围。这些方法在数据预处理和预测结果后处理中具有重要的应用价值。

BP神经网络预测matlab

在Matlab中使用BP神经网络进行预测的代码如下所示：

clc;
predict_y = zeros(10,2); % 初始化predict_y
pre_test=mapminmax('apply',new_X(:,:)',inputps);% 对预测数据进行归一化
for i = 1: 10
    result = sim(net, pre_test(:,i));
    predict_y(i,1) = result(1);
    predict_y(i,2) = result(2);
end
disp('预测值为：')
predict_y=mapminmax('reverse',predict_y,outputps); %把预测结果还原
disp(predict_y)

这段代码使用了BP神经网络对数据进行预测。首先，通过`mapminmax`函数对预测数据进行归一化处理。然后，使用循环对每个预测样本进行预测，将结果保存在`predict_y`中。最后，使用`mapminmax`函数将预测结果还原，并将结果打印出来。\[1\]

BP神经网络具有高度非线性和较强的泛化能力，但也存在一些缺点，如收敛速度慢、迭代步数多、易于陷入局部极小和全局搜索能力差等。为了克服这些缺点，可以先使用遗传算法对BP网络进行优化，找出较好的搜索空间，然后在较小的搜索空间内使用BP网络进行最优解的搜索。\[2\]

BP神经网络是一种应用较为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等任务。通过样本数据的训练，BP网络不断修正网络权值和阈值，使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [BP神经网络预测实例（matlab代码，神经网络工具箱）](https://blog.csdn.net/qq_45550375/article/details/122955089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [数据预测之BP神经网络具体应用以及matlab代码](https://blog.csdn.net/OLillian/article/details/17559107)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]