matlab神经网络多元回归

您好！对于多元回归问题，您可以使用 MATLAB 的神经网络工具箱来构建神经网络模型。下面是一个基本的步骤：

1. 准备数据集：首先，您需要准备一个包含输入变量和目标变量的数据集。确保您的数据已经进行了预处理和归一化，以便更好地训练神经网络模型。

2. 创建神经网络：使用 MATLAB 的 `feedforwardnet` 函数创建一个前馈神经网络。您可以指定网络的隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量。

3. 配置网络：使用 `configure` 函数配置网络。您可以设置训练算法、训练参数、性能函数等。

4. 训练网络：使用 `train` 函数训练配置好的神经网络。您需要将输入变量和目标变量作为参数传递给训练函数。

5. 评估网络：使用训练好的网络对测试数据进行预测，并计算模型的性能指标，例如均方根误差（RMSE）和决定系数（R-squared）等。

下面是一个简单的示例代码：

% 准备数据
load('data.mat'); % 加载数据集
inputs = [x1, x2, x3]; % 输入变量
targets = y; % 目标变量

% 创建神经网络
net = feedforwardnet([10, 5]); % 创建一个含有两个隐藏层的神经网络，第一个隐藏层有 10 个神经元，第二个隐藏层有 5 个神经元

% 配置网络
net = configure(net, inputs', targets'); % 配置网络的输入和输出大小

% 训练网络
net = train(net, inputs', targets'); % 使用输入和目标变量进行训练

% 评估网络
outputs = net(inputs'); % 对训练数据进行预测
rmse = sqrt(mean((targets' - outputs).^2)); % 计算均方根误差（RMSE）

% 显示结果
disp(['RMSE: ', num2str(rmse)]);

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据您的具体问题和数据集进行相应的调整和改进。祝您成功！如果您还有其他问题，请随时提问。