基于bp神经网络的客流量预测matlab代码

基于BP神经网络的客流量预测是一种常用的预测模型。下面是一个示例的MATLAB代码实现：

% 加载数据集
load('data.mat');
% data.mat是一个包含历史客流量数据的数据集，格式如下：
% X：输入特征矩阵，每行表示一个样本，每列代表一个特征
% Y：目标值矩阵，每行表示一个样本，每列代表一个目标值

% 数据预处理
X = normalize(X);
Y = normalize(Y);

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
train_size = round(size(X, 1)*train_ratio);
X_train = X(1:train_size, :);
Y_train = Y(1:train_size, :);
X_test = X(train_size+1:end, :);
Y_test = Y(train_size+1:end, :);

% 构建BP神经网络
hidden_units = 10; % 隐含层神经元数目
net = feedforwardnet(hidden_units);
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法进行训练
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口

% 训练BP神经网络
net = train(net, X_train', Y_train');

% 预测客流量
Y_pred = net(X_test');

% 模型评估
mse = mean((Y_pred - Y_test').^2); % 均方误差
rmse = sqrt(mse); % 均方根误差
mape = mean(abs((Y_pred - Y_test')./Y_test'))*100; % 平均绝对百分误差

% 显示结果
disp(['均方误差（MSE）：', num2str(mse)]);
disp(['均方根误差（RMSE）：', num2str(rmse)]);
disp(['平均绝对百分误差（MAPE）：', num2str(mape)]);

以上代码首先加载数据集，并对数据进行预处理和划分训练集和测试集。然后，通过构建BP神经网络进行训练，使用Levenberg-Marquardt算法进行参数优化。接下来，使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算模型评估指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分误差（MAPE）。最后，显示评估结果。

需要注意的是，以上只是一个示例的代码实现，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。