bp神经网络预测模型的matlab代码

BP（Backpropagation）神经网络是一种常用的机器学习模型，用于函数逼近和预测。在MATLAB中，你可以使用Neural Network Toolbox来构建和训练这样的模型。下面是一个简单的例子，展示如何创建一个基本的BP神经网络并用它来预测数据：

% 导入所需库
addpath('toolbox_path'); % 确保Neural Network Toolbox路径已添加

% 准备数据集（假设X是输入变量，Y是目标变量）
data = load('your_data.mat'); % 替换为你的数据文件名
X = data.inputs;
Y = data.targets;

% 设定网络结构
hidden_layer_size = 10; % 隐藏层节点数
net = feedforwardnet(hidden_layer_size);

% 设置训练选项
options = trainingOptions('trainlm', ... % 使用Levenberg-Marquardt算法
    'MaxEpochs', 100, ... % 最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 10, ... % 批量大小
    'InitialLearnRate', 0.01); % 初始学习率

% 训练网络
net = train(net, X', Y');

% 对新数据进行预测
new_data = ... % 新的数据点
predicted_output = net(new_data);

% 输出预测结果
disp(predicted_output);