MATLAB实现波士顿房价预测使用BP神经网络

使用 MATLAB 实现波士顿房价预测可以分为以下步骤：

1. 导入数据。在 MATLAB 中，可以使用 `readtable` 函数读取数据，并将其转换为 `table` 数据类型。

2. 数据预处理。对于波士顿房价数据，可以对数据进行标准化处理，使各个特征的数据范围相同。可以使用 `mapminmax` 函数进行标准化处理。另外，还需要将数据分为训练集和测试集。

3. 构建 BP 神经网络模型。可以使用 `feedforwardnet` 函数构建 BP 神经网络模型，并设置隐藏层的神经元数目。然后，使用 `train` 函数对模型进行训练。

4. 模型评估。使用测试集对训练好的模型进行评估，可以计算出均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）等指标，评估模型的预测准确度。

5. 预测。使用训练好的 BP 神经网络模型对新的房价数据进行预测。

下面是 MATLAB 代码示例：

% 导入数据
data = readtable('boston.csv');

% 数据预处理
x = table2array(data(:, 1:end-1)); % 特征数据
y = table2array(data(:, end)); % 标签数据
[x, ps] = mapminmax(x'); % 标准化处理
y = y'; % 转换为行向量
[train_x,train_y,test_x,test_y] = dividerand(x,y,0.7,0.3); % 分为训练集和测试集

% 构建 BP 神经网络模型
hiddenLayerSize = 10;
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);
net = train(net, train_x, train_y);

% 模型评估
pred_y = net(test_x);
mse = mean((pred_y - test_y).^2);
rmse = sqrt(mse);

% 预测
new_x = [0.02731 0 7.07 0 0.469 6.421 78.9 4.9671 2 242 17.8 396.9 9.14]; % 新的房价数据
new_x = mapminmax.apply(new_x', ps); % 标准化处理
pred_y = net(new_x);

需要注意的是，BP 神经网络模型的训练需要大量的数据和时间，并且需要调整隐藏层神经元数目等参数，以获得更好的预测效果。