基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码

时间: 2023-05-24 09:05:01 浏览: 150
以下是基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码示例: 数据准备: 首先需要准备好数据,包括输入数据和输出数据。可以使用任意数据集,这里使用简单的示例数据。假设有4个样本,每个样本有3个特征和1个目标值。 x = [0.5 0.3 0.2; 0.1 0.2 0.3; 0.8 0.7 0.9; 0.6 0.4 0.1]; y = [0.7; 0.3; 0.9; 0.5]; PCA降维: 使用PCA主成分分析方法将输入特征降维成2维。这里使用MATLAB自带的PCA函数pca。 [coeff, score, latent] = pca(x); x_pca = score(:,1:2); BP神经网络训练: 使用降维后的特征x_pca和目标值y训练BP神经网络。 net = feedforwardnet(10); % 创建有10个隐藏层神经元的BP神经网络 net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法进行训练 net = train(net, x_pca', y'); BP神经网络预测: 使用训练好的BP神经网络进行预测,需要提供测试数据,这里使用与训练数据相同的数据集,也可以使用不同的数据集。 y_pred = net(x_pca')'; 结果分析: 使用散点图分析预测结果和实际结果的关系。 scatter(y_pred, y); 完整代码示例: x = [0.5 0.3 0.2; 0.1 0.2 0.3; 0.8 0.7 0.9; 0.6 0.4 0.1]; y = [0.7; 0.3; 0.9; 0.5]; [coeff, score, latent] = pca(x); x_pca = score(:,1:2); net = feedforwardnet(10); net.trainFcn = 'trainlm'; net = train(net, x_pca', y'); y_pred = net(x_pca')'; scatter(y_pred, y);

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