MATLAB实现波士顿房价预测使用BP神经网络

时间: 2023-07-17 20:34:33 浏览: 69
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: ```matlab % 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。

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