请帮我写一段输出BP神经网络预测模型精度的matlab代码

以下是一个简单的示例代码，用于输出BP神经网络预测模型的精度：

% 导入数据
load data.mat;

% 分割数据集
[trainInd,valInd,testInd] = divideint(size(data,1),0.6,0.2,0.2);
trainData = data(trainInd,:);
valData = data(valInd,:);
testData = data(testInd,:);

% 设置神经网络参数
hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize);
net.trainParam.showWindow = false;

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,trainData(:,1:end-1)',trainData(:,end)');

% 使用验证集评估模型精度
valPredict = net(valData(:,1:end-1)');
valAccuracy = 1 - mean(abs(valPredict - valData(:,end)')./valData(:,end)');

% 输出精度
fprintf('模型精度：%.2f%%\n', valAccuracy*100);

此代码导入数据，将其分成训练集、验证集和测试集。然后，它使用`fitnet`函数创建一个具有10个隐藏层节点的神经网络，并将其训练于训练集上。接着，使用验证集来评估模型的精度，并将其输出为一个百分数。

相关问题

写一段四个自变量，一个因变量的灰色预测模型和BP神经网络的复合模型MATLAB代码，并进行检验

以下是一个灰色预测模型和BP神经网络的复合模型的MATLAB代码，用于预测因变量y与四个自变量x1、x2、x3和x4之间的关系：

% 数据准备
y = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]; % 因变量
x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]; % 自变量1
x2 = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]; % 自变量2
x3 = [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]; % 自变量3
x4 = [4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40]; % 自变量4

% 灰色预测模型
X = [x1; x2; x3; x4];
GM(1,:) = X(1,:);
n = length(X);
for i = 2:n
    GM(i,:) = (X(i,:)+X(i-1,:))/2;
end
B = [-GM', ones(n-1,1)];
Y = y(2:end)';
u = B\Y;
a = u(1);
b = u(2);
x0 = (y(1)-b)/a;
y_predict = zeros(1,n);
for i = 1:n
    y_predict(i) = (y(1)-x0)*exp(-a*(i-1)) + b;
end

% BP神经网络模型
X = [x1; x2; x3; x4];
Y = y';
net = feedforwardnet(10);
net = train(net,X,Y);
y_bp = net(X);

% 复合模型预测
y_predict_bp = (y_bp' + y_predict)/2;

% 模型检验
figure;
plot(y,'o-');
hold on;
plot(y_predict_bp,'.-');
legend('实际值','预测值');
title('灰色预测模型和BP神经网络复合模型的预测结果');

对于这个代码，我们可以进行以下检验：

1. 检查预测结果的精度。我们可以计算预测值与实际值之间的均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE），来评估模型的预测精度。如果MSE和MAE很小，则说明模型的预测精度较高。

2. 检查预测结果的稳定性。我们可以将模型应用于不同的数据集或时间段，来检验模型在不同情况下的预测能力。如果模型在不同情况下都能够较准确地预测结果，则说明模型的稳定性较高。

3. 检查模型的可解释性。我们可以分析模型的参数和变量之间的关系，来理解模型是如何进行预测的。如果模型的参数和变量之间的关系容易理解和解释，则说明模型的可解释性较高。

需要注意的是，灰色预测模型和BP神经网络模型都有其优缺点，其中灰色预测模型适用于小样本数据的预测，而BP神经网络模型适用于大样本数据的预测。因此，在实际应用中，我们需要根据数据的特点和预测需求来选择合适的模型。

matlab代码bp神经网络预测

### MATLAB BP神经网络预测示例代码及教程

#### 创建数据集
为了展示如何使用BP神经网络进行预测，在MATLAB中可以先创建一些简单的输入输出样本作为训练数据。

% 输入数据 (假设为二维特征)
inputs = [0 1 2 3 4; 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5]; % 特征矩阵, 每列为一个样本

% 输出标签 (对应于上述输入的数据目标值)
targets = [sin(inputs(1,:)) .* cos(inputs(2,:))]'; % 假设的目标函数计算得到的结果

#### 设计并初始化BP神经网络结构
定义一个多层感知器模型，指定层数、每层节点数以及激活函数等参数[^1]。

hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层大小可自定义调整
net = fitnet(hiddenLayerSize); % 使用fitnet函数构建具有单隐藏层的BPNN
view(net); % 可视化查看当前设计好的网络架构图

#### 设置训练参数与选项
配置学习率、最大迭代次数和其他可能影响收敛性的超参数设置。

net.trainParam.goal = 1e-5;    % 训练终止条件之一：性能指标达到此精度水平即停止
net.trainParam.max_fail = 6;   % 如果连续失败次数超过该数值，则提前结束训练过程
net.trainParam.showWindow = false;
net.divideParam.trainRatio = 70/100;% 将原始数据划分为不同子集用于验证和测试的比例分配
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;

#### 开始训练过程
调用`train()`方法来执行实际的学习流程，并传入准备好的训练集及其对应的类别标记。

[trainedNet,tr] = train(net, inputs', targets'); % 进行训练操作

#### 测试阶段
完成训练之后就可以利用已学得的知识去对未来未知情况做出估计了。这里我们采用之前预留出来的部分样本来评估泛化能力。

outputs = trainedNet(inputs(:,tr.testInd)')';
errors = gsubtract(targets(tr.testInd), outputs);
performance = perform(net, targets(tr.testInd)', outputs');
disp(['Test Performance: ', num2str(performance)]);

#### 绘制结果对比图表
最后一步就是直观地观察拟合效果的好坏程度，通过图形的方式呈现出来更易于理解。

figure;
plotperf(tr); % 显示整个训练期间的表现变化趋势曲线
subplot(2,1,1);
plotregression(targets(tr.testInd)', outputs, 'Regression'); % 展现真实值vs预测值得关系散点图
title('True vs Predicted Values on Test Set')
xlabel('Target Value')
ylabel('Predicted Output')

subplot(2,1,2);
ploterrhist(errors,'binwidth',0.05); % 错误分布直方图有助于判断是否存在明显偏差模式
title('Error Histogram of Testing Samples')
xlabel('Prediction Error Magnitude')
ylabel('Frequency Count')