BP神经网络对销售量的预测MATLAB

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：

% 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。