多元回归bp神经网络
时间: 2023-08-24 11:09:17 浏览: 45
回答: 多元回归BP神经网络是一种用于解决复杂问题的反馈型人工神经网络。它可以利用计算机的高速运算能力,快速找到优化解。在MATLAB中实现多元回归BP神经网络时,可以通过调整不同的参数来拟合数据。具体来说,要确定隐层节点数,这取决于输入/输出层的节点数,问题的复杂程度,转换函数的型式以及样本数据的特性等因素。隐层节点数的选择需要经验和实验来确定。然后,可以通过训练神经网络,使用样本数据来调整权重和阈值,从而得到最佳的拟合结果。对于每个参数的拟合值,可以通过分析网络的输出和实际数据之间的差异来进行评估。神经网络的最终模型可能在数学上不太容易表达,但它可以通过各种指标(如均方误差)来评估其性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [BP神经网络回归预测MATLAB实现超详细](https://blog.csdn.net/rouse_xing/article/details/129361354)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [神经网络和多元线性回归,神经网络多元线性回归](https://blog.csdn.net/aifamao2/article/details/126195334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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