数学建模 bp神经网络预测

BP神经网络是一种常用的数学建模方法，可以用于预测和分类等任务。下面是使用MATLAB进行BP神经网络预测的步骤：

1.准备数据集，将数据集分为训练集、验证集和测试集。

2.创建神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层，并设置每层的神经元数量。

3.设置训练参数，包括训练算法、学习率、最大训练次数等。

4.使用训练集对神经网络进行训练，并使用验证集对模型进行调参。

5.使用测试集对训练好的模型进行测试，评估模型的泛化能力。

下面是一个MATLAB代码示例，用于预测辛烷值：

% 准备数据集
load refinery_dataset.mat
x = inputs;
t = targets;

% 创建神经网络模型
net = feedforwardnet([10, 5]);

% 设置训练参数
net.trainFcn = 'trainlm';
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-5;

% 划分数据集
net.divideFcn = 'divideind';
net.divideParam.trainInd = 1:200;
net.divideParam.valInd = 201:300;
net.divideParam.testInd = 301:400;

% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, x, t);

% 使用测试集进行预测
y = net(x(:, 301:400));
perf = perform(net, t(:, 301:400), y);

% 显示预测结果
plot(t(:, 301:400), '-b');
hold on;
plot(y, '-r');
legend('Actual', 'Predicted');