mlp回归预测 matlab代码

MLP（多层感知器）是一种常用的神经网络模型，用于回归预测任务。在Matlab中，你可以使用Neural Network Toolbox来实现MLP回归预测。下面是一个简单的MLP回归预测的Matlab代码示例：

% 准备训练数据
x = [0:0.1:2*pi]';
y = sin(x);

% 创建并训练MLP模型
net = fitnet(10); % 创建一个具有10个隐藏层神经元的MLP模型
net = train(net, x', y'); % 使用训练数据进行模型训练

% 使用训练好的模型进行预测
x_test = [0:0.01:2*pi]';
y_pred = net(x_test');

% 绘制预测结果
plot(x, y, 'b'); hold on;
plot(x_test, y_pred, 'r');
legend('真实值', '预测值');
xlabel('x');
ylabel('y');

这段代码首先准备了训练数据，其中x是输入特征，y是对应的目标值。然后使用`fitnet`函数创建了一个具有10个隐藏层神经元的MLP模型，并使用`train`函数对模型进行训练。接着使用训练好的模型对新的输入数据进行预测，并将预测结果与真实值进行可视化。