matlab 中 bp神经网络预测模型的代码
时间: 2023-09-04 16:16:23 浏览: 74
以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于训练和测试 BP 神经网络进行预测:
```matlab
% 加载数据
load data.mat
% 将数据拆分为训练和测试集
train_ratio = 0.8;
[train_input, train_output, test_input, test_output] = split_data(input_data, output_data, train_ratio);
% 创建 BP 神经网络
net = feedforwardnet([10 5]);
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.goal = 0.001;
% 训练 BP 神经网络
net = train(net, train_input', train_output');
% 进行预测
predicted_output = net(test_input');
% 计算误差
mse = mean((predicted_output - test_output').^2);
rmse = sqrt(mse);
% 可视化结果
plot(test_output)
hold on
plot(predicted_output)
legend('True', 'Predicted')
```
在这个示例中,我们首先将数据拆分为训练和测试集。然后,我们使用 `feedforwardnet` 函数创建一个具有两个隐藏层的 BP 神经网络。接下来,我们设置训练参数并使用 `train` 函数训练该网络。一旦网络被训练,我们使用测试集进行预测,并计算预测结果与真实值之间的均方误差和根均方误差。最后,我们可视化预测结果和真实值。
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