Matlab的BP预测的有R平方的代码
时间: 2024-02-25 07:59:33 浏览: 22
在 MATLAB 中,可以使用 `regress` 函数来对数据进行多元线性回归分析,并计算出 R 平方值。
假设已经有实际值 `y` 和预测值 `y_pred`,可以使用以下代码来计算 R 平方值:
```
SSR = sum((y_pred - mean(y)).^2); % 回归平方和
SSTO = sum((y - mean(y)).^2); % 总平方和
R2 = SSR / SSTO; % R平方值
```
其中,`SSR` 表示回归平方和,即预测值与观测值的平均值之间的差异平方和,`SSTO` 表示总平方和,即观测值与观测值的平均值之间的差异平方和,`R2` 表示 R 平方值,即回归平方和与总平方和的比值。
注意,该方法适用于多元线性回归分析,如果是单变量的简单线性回归分析,可以使用 `corrcoef` 函数来计算 R 平方值。
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Matlab的BP预测的有决定系数的代码
以下是用Matlab实现BP神经网络预测并计算决定系数的简单示例代码:
```matlab
% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx');
% 分割数据集
train_data = data(1:80, :);
test_data = data(81:end, :);
% BP神经网络模型训练
net = feedforwardnet(10); % 设置10个隐层节点
net = train(net, train_data(:, 1:end-1)', train_data(:, end)'); % 输入为前n-1列,输出为最后一列
% 预测测试集数据
predict_results = net(test_data(:, 1:end-1)')';
% 计算决定系数
r_square = 1 - sum((predict_results - test_data(:, end)).^2)/sum((test_data(:, end) - mean(test_data(:, end))).^2);
disp(['决定系数为:', num2str(r_square)]);
```
其中,data.xlsx是数据文件,前n-1列为输入变量,最后一列为输出变量。该代码将数据集分为训练集和测试集,使用BP神经网络模型对训练集进行训练,并使用测试集进行预测。最后,计算预测结果与真实值之间的决定系数。
matlabBP神经网络预测代码
以下是一个简单的 MATLAB BP(Backpropagation)神经网络预测代码示例:
```matlab
% 数据准备
x = [0 1 2 3 4 5];
y = [0 0.8 0.9 0.1 -0.8 -1];
% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10); % 创建一个有10个隐藏层神经元的前馈神经网络
net = configure(net, x, y); % 配置网络输入和输出的大小
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000; % 训练的迭代次数
net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率
% 训练网络
net = train(net, x, y);
% 使用网络进行预测
output = net(x);
% 绘制预测结果
plot(x, y, 'o', x, output, '-');
legend('真实值', '预测值');
```
在上述代码中,首先我们准备了输入数据 `x` 和目标输出数据 `y`。然后,我们通过 `feedforwardnet` 函数创建了一个有10个隐藏层神经元的前馈神经网络。接下来,我们使用 `configure` 函数配置了网络的输入和输出大小。然后,通过设置训练参数,如迭代次数和学习率,来训练网络。最后,我们使用训练好的网络进行预测,并将结果绘制出来。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。