Bp神经网络 matlab拟合

你可以使用Matlab中的BP神经网络工具箱来进行拟合任务。下面是一个简单的示例代码：

% 准备训练数据
x = 0:0.1:2*pi;
y = sin(x);

% 创建并配置神经网络
net = fitnet(10); % 创建一个含有10个隐藏层节点的BP神经网络
net = configure(net, x, y); % 配置网络输入和输出

% 训练神经网络
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置训练迭代次数
net = train(net, x, y);

% 使用训练好的神经网络进行预测
y_pred = net(x);

% 绘制拟合结果
plot(x, y, 'b-', x, y_pred, 'r--');
legend('真实值', '预测值');

这段代码首先准备了训练数据，这里以sin函数为例。然后创建了一个含有10个隐藏层节点的BP神经网络，并将输入和输出配置到网络中。接下来使用训练数据对神经网络进行训练，训练迭代次数设置为1000次。最后使用训练好的神经网络对输入数据进行预测，并将真实值和预测值进行绘制比较。

你可以根据自己的需求修改这段代码，例如调整隐藏层节点数量、训练迭代次数等，以及使用自己的数据进行拟合。