matlab神经网络预测GDP代码

创建一个使用MATLAB进行GDP（国内生产总值）预测的神经网络模型通常包括以下步骤：

1. 数据准备：
- 导入数据集，包含历史GDP和其他可能影响GDP的因素（如通货膨胀率、失业率等）。
- 数据预处理：清洗、归一化或标准化数值特征。

% 假设你的数据存储在CSV文件中
data = readtable('economic_data.csv');
% 提取GDP列
X = data(:, {'inflation', 'unemployment'});
y = data.GDP;

2. 划分训练集和测试集：
- 使用`cvpartition`分割数据。

cv = cvpartition(size(y,1),'HoldOut',0.3);
idxTrain = training(cv);
idxTest = test(cv);
Xtrain = X(idxTrain,:);
Ytrain = y(idxTrain);
Xtest = X(idxTest,:);
Ytest = y(idxTest);

3. 创建神经网络模型：
- 可能用到的是`feedforwardnet`函数。

net = feedforwardnet(10); % 假设我们选择一个有10个隐层节点的网络结构

4. 训练网络：
- 使用`trainNetwork`函数。

net = trainNetwork(Xtrain, Ytrain, net);

5. 预测并评估性能：
- 对测试集进行预测，然后计算误差指标（如均方误差MSE）。

ypred = predict(net, Xtest);
mse = mean((Ytest - ypred).^2);

6. 可视化结果或调整网络参数：
- 可视化预测结果或根据性能优化网络结构和参数。

plot(Ytest, ypred, 'o')
xlabel('Actual GDP')
ylabel('Predicted GDP')
title(['Mean Squared Error: ', num2str(mse)])