metlab利用bp神经网络实现波士顿房价预测完整代码

好的，这是一个使用MATLAB和BP神经网络实现波士顿房价预测的完整代码示例。这个示例使用了三层全连接神经网络，并使用了均方误差作为损失函数。

% 加载波士顿房价数据集
load boston;

% 将数据集分为训练集和测试集
train_size = round(size(X, 1) * 0.8);
X_train = X(1:train_size, :)';
y_train = y(1:train_size)';
X_test = X(train_size+1:end, :)';
y_test = y(train_size+1:end)';

% 创建并训练神经网络
hidden_layer_sizes = [10, 5];
net = feedforwardnet(hidden_layer_sizes, 'trainlm');
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.epochs = 500;
net.trainParam.goal = 0.01;
[net, tr] = train(net, X_train, y_train);

% 使用测试集对模型进行评估
y_pred = net(X_test);
mse = mean((y_pred - y_test).^2);
rmse = sqrt(mse);

disp(['均方误差 (MSE): ', num2str(mse)]);
disp(['均方根误差 (RMSE): ', num2str(rmse)]);

运行这个代码，将会输出模型的均方误差和均方根误差。请注意，这个示例中使用的是三层全连接神经网络，如果您想要使用其他类型的神经网络，可以在神经网络工具箱中进行更改。另外，您可能需要对神经网络的参数进行调整，以获得更好的预测结果。