BP神经网络确定指标权重代码R语言

在R语言中，可以使用神经网络包neuralnet实现BP神经网络，并通过设置不同的参数和调整权重来确定指标权重。以下是一个简单的示例代码：

# 导入神经网络包
library(neuralnet)

# 构建数据集
input_data <- data.frame(x1=c(1,2,3,4), x2=c(5,6,7,8), y=c(9,10,11,12))

# 创建神经网络模型
nn <- neuralnet(y ~ x1 + x2, data=input_data, hidden=2)

# 输出神经网络模型权重
print(nn)

# 根据输出的权重值，进行指标权重的计算和确定

在上述代码中，我们首先导入了neuralnet包，并构建了一个简单的数据集。接着，我们使用neuralnet函数创建了一个BP神经网络模型，并指定了2个隐藏层。最后，我们通过打印输出来查看模型的权重值，根据这些权重值进行指标权重的计算和确定。