matlabbp神经网络变量筛选

Matlab BP神经网络的变量筛选是通过特征选择的方法来确定网络输入变量的重要性。特征选择的目的是降低网络维度，减少计算量，提高网络的泛化能力和预测精度。在特征选择中，主要有三种方法：过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择。

过滤式特征选择是在特征和目标变量之间建立统计模型，通过计算得到每个特征的得分，然后依据得分进行选择。这种方法简单直观，但不考虑分类器对变量的影响。包裹式特征选择是以分类器作为评价器，通过生成不同特征组合的子集，然后在分类器上评估获得最优组合。这种方法不受局部极值问题的影响，但计算量比较大。嵌入式特征选择是在算法训练过程中直接进行特征选择，通过调整模型参数来选择重要的特征。这种方法包含在算法中，不方便调节，但能适应不同情况。

在Matlab中，可以使用featureselection函数来进行特征选择，该函数支持三种方法。在使用BP神经网络进行变量筛选时，需要对数据集进行归一化处理，然后使用crossvalind函数进行交叉验证，选择最优的输入变量。最后通过训练网络，进行预测和评估。通过合理选择特征选择方法和确定网络结构，可以有效提高BP神经网络的性能和预测准确性。