bp神经网络预测gdp matlab代码

以下是一个简单的BP神经网络预测GDP的Matlab代码示例：

% 加载数据
data = csvread('gdp.csv');
x = data(:, 1:end-1)';
y = data(:, end)';

% 创建BP神经网络
net = feedforwardnet(10);

% 分割数据集
net.divideParam.trainRatio = 0.8;
net.divideParam.valRatio = 0.1;
net.divideParam.testRatio = 0.1;

% 设置训练参数
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.epochs = 1000;

% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, x, y);

% 预测GDP
y_pred = net(x);

% 计算MSE
mse = mean((y_pred - y).^2);

% 绘制预测结果
plot(y);
hold on;
plot(y_pred);
legend('实际值', '预测值');

在这个示例中，我们首先加载了一个包含GDP数据的CSV文件。然后我们创建了一个具有10个隐藏层神经元的BP神经网络，并将数据集分为训练集、验证集和测试集。接下来，我们设置了一些训练参数，如学习率和训练迭代次数，并使用训练数据训练了神经网络。最后，我们使用训练好的神经网络预测了GDP，并计算了MSE来评估预测结果的准确性。最后，我们使用Matlab绘制了实际值和预测值的曲线。