matlab中BPNN预测模型代码

在MATLAB中，我们可以使用Back Propagation Neural Network (BPNN)工具箱来创建神经网络预测模型。下面是一个简单的BPNN模型训练和预测的示例代码：

% 导入所需库
addpath('toolbox') % 假设BPNN工具箱在工作目录下

% 准备数据集（这里假设你已经有了输入变量X和目标变量Y）
X = ...; % 输入矩阵
Y = ...; % 目标向量

% 创建BPNN网络结构
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数
net = patternnet(hiddenLayerSize); % 创建网络

% 设置训练选项
options = trainingOptions('trainlm', 'MaxEpochs', 500, 'InitialLearnRate', 0.1);

% 训练模型
[net, tr] = train(net, X', Y');

% 测试模型
testInput = ...; % 测试数据输入
predictedOutput = net(testInput'); % 进行预测

% 打印一些性能指标
disp(['Mean squared error: ', num2str(mean((Y - predictedOutput).^2))]);

%