bp神经网络拟合的matlab代码

下面是一个用MATLAB实现的BP神经网络拟合的例子：

% 生成训练数据
x = 0:0.1:2*pi;
y = sin(x);

% 创建神经网络，设置参数
net = feedforwardnet([10, 5]); % 创建一个两层的前馈神经网络，隐藏层节点数为10和5
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置训练迭代次数为1000次

% 训练神经网络
net = train(net, x, y);

% 测试神经网络
y_hat = net(x);

% 绘制结果
plot(x, y, 'b');
hold on;
plot(x, y_hat, 'r');
legend('真实值', '拟合值');
xlabel('x');
ylabel('y');

这段代码首先生成了一组训练数据，接着创建了一个BP神经网络，该网络有两个隐藏层，节点数分别为10和5。然后设置了训练参数，比如迭代次数。接下来，调用`train`函数对神经网络进行训练，传入训练数据x和对应的输出y。在训练完成后，用训练好的神经网络对训练数据进行预测，存储在变量`y_hat`中。最后，使用`plot`函数绘制真实值和拟合值的图像，通过`legend`函数添加图例，以及`xlabel`和`ylabel`函数添加坐标轴标签。