BP神经网络对销售量的预测MATLAB

时间: 2023-11-09 11:06:01 浏览: 43
BP神经网络可以用于对销售量的预测,MATLAB作为数据分析工具和编程语言也可以用来实现这一任务。下面是一个基本的MATLAB代码示例: ```matlab % 导入数据 data = xlsread('sales_data.xlsx'); x = data(:,1:end-1)'; y = data(:,end)'; % 创建神经网络 net = feedforwardnet([10 5]); net.divideFcn = 'dividerand'; net.trainFcn = 'trainlm'; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 0.01; % 训练神经网络 [net, tr] = train(net, x, y); % 进行预测 x_test = x(:,tr.testInd); y_pred = net(x_test); % 计算误差 mse = mean((y_pred - y(tr.testInd)).^2); rmse = sqrt(mse); % 绘制预测结果 plot(y(tr.testInd)); hold on; plot(y_pred); legend('真实值','预测值'); ``` 在这个示例中,我们首先导入了一个名为`sales_data.xlsx`的Excel文件,其中包含了一些销售数据。然后,我们将数据分成了特征向量和目标向量,其中特征向量`x`包含了所有除了销售量以外的数据,目标向量`y`包含了销售量。 接下来,我们创建了一个具有10个和5个隐藏层神经元的前馈神经网络,并使用`dividerand`函数将数据集分成了三个部分:训练集、验证集和测试集。我们使用`trainlm`函数和1000个训练周期来训练神经网络,并将目标误差设置为0.01。 在训练完成后,我们使用测试集进行预测,并计算了均方误差和均方根误差以评估预测结果的准确性。最后,我们绘制了真实值和预测值之间的对比图。

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