BP神经网络回归预测 matlab编程举例

好的，我了解了。关于BP神经网络回归预测 matlab编程举例，可以给你举一个简单的例子。

假设我们有一个数据集，包含了一些输入和输出的值。我们可以使用BP神经网络来建立一个模型，这个模型可以通过输入来预测输出的值。

首先，我们需要将数据集分成训练集和测试集。训练集用来训练模型，测试集用来测试模型的准确性。

下面是一个简单的matlab代码示例，展示了如何使用BP神经网络进行回归预测：

% 导入数据集
data = csvread('data.csv');

% 将数据集分为训练集和测试集
train_data = data(1:80, :);
test_data = data(81:end, :);

% 提取训练集的输入和输出值
train_X = train_data(:, 1);
train_Y = train_data(:, 2);

% 定义和训练神经网络
net = feedforwardnet(10);
net = train(net, train_X', train_Y');

% 使用测试集测试模型
test_X = test_data(:, 1);
test_Y = test_data(:, 2);
predicted_Y = net(test_X');

% 计算误差
mse = mean((test_Y - predicted_Y).^2)

在这个例子中，我们首先导入数据集，将其分为训练集和测试集。然后，我们从训练集中提取输入和输出值，并使用matlab内置的`feedforwardnet`函数来创建和训练神经网络模型。最后，我们使用测试集测试模型，并计算误差。

当然，这只是一个简单的例子，实际应用中会更加复杂。但是，这可以作为一个入门例子，帮助你了解如何使用BP神经网络进行回归预测。