matlab bp神经网络预测代码

MATLAB（Matrix Laboratory）是一个广泛用于数值计算和工程应用的高级编程环境，常用于构建各种类型的神经网络模型，包括BP（Backpropagation，反向传播）神经网络。以下是使用MATLAB创建一个简单的BP神经网络进行预测的基本步骤：

% 导入所需的工具箱
addpath('toolbox/nnet'); % 假设nnet工具箱已安装

% 定义数据集（假设我们有一个训练数据X_train, y_train）
X_train = ...; % 输入特征矩阵
y_train = ...; % 输出目标向量

% 设定神经网络参数
numInputs = size(X_train, 2); % 输入节点数
numHidden = 10; % 隐藏层节点数
numOutputs = size(y_train, 2); % 输出节点数
learningRate = 0.01; % 学习率
maxEpochs = 1000; % 训练最大轮次

% 创建BP神经网络结构
net = patternnet(numHidden); % 使用默认结构

% 初始化网络权重
init_weights(net);

% 训练网络
[net, trHistory] = train(net, X_train', y_train', 'maxepochs', maxEpochs, 'show', false);

% 预测阶段
X_test = ...; % 测试数据输入
predictedOutput = net.predict(X_test');

% 结果分析
% 可能会用到的评估指标如mean squared error (mse) 或者 confusion matrix等
mse = mean((predictedOutput - y_test).^2);

%