bp神经网络预测代码matlab

### BP神经网络预测 MATLAB 示例代码

下面展示一段用于实现BP神经网络并进行预测的MATLAB代码：

% 数据准备
inputs = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9; % 输入数据，可以是多维向量
          0 1 2 3 4 5 6 7 8 9];
targets = [0 2 4 6 8 10 12 14 16 18]; % 对应的目标输出

% 创建BP神经网络
hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize); 

% 设置训练函数和其他参数
net.trainFcn = 'trainlm';     % Levenberg-Marquardt backpropagation 训练算法
net.divideParam.trainRatio = 70/100;    % 训练集比例
net.divideParam.valRatio = 15/100;      % 验证集比例
net.divideParam.testRatio = 15/100;     % 测试集比例

% 开始训练过程
[net,tr] = train(net,inputs,targets);

% 使用训练好的模型做预测
outputs = net(inputs);
errors = gsubtract(targets, outputs);
performance = perform(net, targets, outputs)

% 可视化结果
figure;
plotperform(tr);
title('Training Performance');
xlabel('Epochs');
ylabel('Mean Squared Error');

figure;
plotregression(targets,outputs);
title('Regression of Outputs vs Targets');
xlabel('Targets');
ylabel('Outputs');

这段代码实现了创建一个具有指定隐藏层大小的前馈反向传播神经网络，并通过给定的数据对其进行训练[^1]。