Matlab实现BP神经网络回归预测
简介
本资源文件提供了一个基于Matlab的BP神经网络回归预测实现。该实现能够自动寻找最佳隐含层节点数，并且允许用户调整训练集的占比。运行结果包括BP预测值与实际值的对比图，并绘制误差图，同时计算出预测的RMSE、MAPE、MAE等指标。数据集以EXCEL形式提供，用户可以直接替换数据进行运行。
功能特点
- 自动寻找最佳隐含层节点数：通过优化算法自动确定最佳的隐含层节点数，提高预测精度。
- 训练集占比可调：用户可以根据需求调整训练集的占比，灵活适应不同的数据集。
- 结果可视化：提供预测值与实际值的对比图，并绘制误差图，直观展示预测效果。
- 性能指标计算：自动计算并输出预测的RMSE、MAPE、MAE等指标，帮助用户评估模型性能。
- 数据集替换方便：数据集以EXCEL形式提供，用户只需替换数据即可运行，操作简便。
使用说明
- 数据准备：将您的数据集保存为EXCEL文件，并替换项目中的数据文件。
- 参数调整：根据需要调整训练集占比等参数。
- 运行程序：在Matlab中运行主程序，等待结果输出。
- 结果分析：查看预测值与实际值的对比图、误差图以及性能指标，评估模型效果。
注意事项
- 确保Matlab环境已安装必要的工具箱。
- 数据集格式需与提供的EXCEL文件格式一致。
- 运行过程中可能需要根据数据集大小调整参数，以获得最佳预测效果。
适用场景
本资源适用于需要进行回归预测的各类场景，如时间序列预测、金融预测、工程预测等。通过BP神经网络的强大拟合能力，能够有效提高预测精度。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们期待您的反馈，共同完善这个项目。