matlab bp神经网络结果

BP神经网络是一种常用的人工神经网络，用于解决分类和回归问题。在Matlab中，可以使用Neural Network Toolbox来实现BP神经网络。

BP神经网络需要进行训练，以便得到最佳的权重和偏差值。训练完成后，可以使用测试数据来进行预测，并得出预测结果。

以下是一个简单的Matlab代码示例，演示如何使用Neural Network Toolbox来实现BP神经网络的训练和预测：

% 导入数据
load iris_dataset;
x = irisInputs;   % 输入数据
t = irisTargets;  % 目标数据

% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10);  % 创建一个10个神经元的BP神经网络
net = train(net,x,t);      % 训练神经网络

% 使用测试数据进行预测
test_x = x(:,1:10);  % 取前10个样本作为测试数据
test_t = t(:,1:10);
test_y = net(test_x); % 使用神经网络进行预测

% 显示预测结果
plot(test_t,'-o');      % 显示目标数据
hold on;
plot(test_y,'-x');      % 显示预测结果
legend('Targets','Outputs');

在这个示例中，我们使用了鸢尾花数据集作为输入和目标数据。我们创建了一个包含10个神经元的BP神经网络，并使用训练数据对其进行了训练。然后，我们使用测试数据进行预测，并将目标数据和预测结果可视化。

请注意，这只是一个简单的示例。在实际应用中，您可能需要对神经网络的结构和参数进行更多的调整和优化，以获得更好的预测结果。