神经网络预测人口数据的matlab代码

神经网络模型可以用来预测人口数据，以下是一个简单的用MATLAB编写的神经网络代码示例：

% 导入数据
data = load('population_data.csv');
X = data(:, 1); % 特征变量
y = data(:, 2); % 目标变量

% 数据预处理
X_norm = normalize(X); % 特征标准化

% 划分训练集和测试集
X_train = X_norm(1:200);
X_test = X_norm(201:end);
y_train = y(1:200);
y_test = y(201:end);

% 神经网络模型
hidden_units = 10; % 隐藏层神经元个数
net = feedforwardnet(hidden_units); % 构建前馈神经网络
net.trainParam.showWindow = false; % 隐藏训练窗口
net = train(net, X_train', y_train'); % 训练网络

% 在测试集上进行预测
y_pred = net(X_test');
mse = mean((y_test' - y_pred).^2); % 计算均方误差

% 绘制结果
plot(X, y, 'ro'); % 原始数据点
hold on;
plot(X_test, y_pred, 'b-'); % 预测结果线条
xlabel('Year');
ylabel('Population');
title(['Neural Network Population Prediction (MSE = ', num2str(mse), ')']);
legend('Data', 'Prediction');
hold off;

这段代码的基本流程是：首先导入人口数据，然后对特征变量进行标准化处理。接下来将数据集划分为训练集和测试集。然后构建一个含有10个隐藏神经元的前馈神经网络模型。使用训练集对神经网络进行训练，然后使用测试集进行预测，并计算预测结果的均方误差。最后，通过绘制原始数据点和预测结果线条的图形来展示预测结果。

请注意，代码中的`population_data.csv`是一个包含年份和人口数据的CSV文件，你需要将实际的人口数据保存为该文件，才能进行代码的运行。