bp神经网络预测gdp matlab代码

以下是一个简单的 BP 神经网络预测 GDP 的 MATLAB 代码示例：

% 导入数据集
data = xlsread('gdp_data.xlsx');
x = data(:,1:3)';
y = data(:,4)';

% 构造 BP 神经网络
net = newff(x,y,10);
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.lr = 0.1;

% 训练神经网络
net = train(net,x,y);

% 预测 GDP
predict_gdp = sim(net,x);

% 画出预测结果与真实结果的对比图
plot(y,'-b');
hold on;
plot(predict_gdp,'-r');
legend('True GDP','Predict GDP');

在这个示例中，我们首先导入了 GDP 数据集，然后将前三列作为输入变量 `x`，将第四列作为目标变量 `y`。接着，我们使用 `newff` 函数构造了一个具有 10 个隐藏层节点的 BP 神经网络，并设置训练参数。然后，我们使用 `train` 函数训练了该神经网络，并使用 `sim` 函数预测 GDP。最后，我们将真实 GDP 值和预测 GDP 值画在一起进行对比。