基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码

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);