基于BP神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据）

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BP神经网络

5星 · 超过95%的资源 116 浏览量 2022-11-26 00:10:11 上传评论 17 收藏 13KB ZIP 举报

**基于BP神经网络的数据回归预测**是一种广泛应用的机器学习技术，尤其在处理非线性问题时表现出色。本文将深入探讨这一主题，并结合Matlab环境中的具体实现进行讲解。 **一、BP神经网络基础** BP（BackPropagation）神经网络是多层前馈神经网络的一种，由输入层、隐藏层和输出层组成。它采用反向传播算法来更新权重，通过不断迭代优化网络性能。BP网络的工作原理基于梯度下降，通过比较实际输出与期望输出的误差，调整网络参数以最小化损失函数。 **二、数据回归预测** 数据回归是一种统计分析方法，旨在找出变量之间的关系，尤其是因变量与一个或多个自变量之间的关系。在回归预测中，我们利用历史数据建立模型，然后用这个模型对未知的因变量值进行预测。BP神经网络在数据回归预测中，能捕捉复杂的非线性关系，因此在许多领域如金融、工程、社会科学等得到广泛应用。 **三、Matlab实现** Matlab是一款强大的数学计算软件，内置丰富的神经网络工具箱，支持BP神经网络的搭建和训练。以下步骤展示了如何在Matlab中构建和应用BP神经网络： 1. **数据预处理**：我们需要导入数据并进行预处理，包括标准化或归一化，以确保所有特征在同一尺度上。 2. **网络结构设计**：根据问题的复杂性选择合适的网络层数和每层的节点数。通常，输入层节点数等于输入特征的数量，输出层节点数对应于预测变量的数量。 3. **初始化网络**：使用`feedforwardnet`或`newff`函数创建BP神经网络。例如： ```matlab net = feedforwardnet(hidden_layer_size); ``` 其中，`hidden_layer_size`是隐藏层节点数。 4. **训练网络**：使用`train`函数进行网络训练。可以设置训练算法、迭代次数、学习率等参数。例如： ```matlab net = train(net, input_data, target_data); ``` `input_data`和`target_data`分别是输入和目标数据。 5. **预测**：训练完成后，使用`sim`函数对新数据进行预测： ```matlab output = sim(net, new_input_data); ``` 6. **评估与调整**：通过比较预测结果与实际值，评估网络性能。如果效果不佳，可以调整网络结构或训练参数，重复训练过程。 **四、案例分析** 在提供的压缩包文件"001_基于BP神经网络的数据回归预测"中，包含了完整的Matlab程序和数据集，可用于实际操作。这些资源可能包括训练数据、测试数据、预处理脚本以及网络训练和预测的代码。通过运行这些文件，读者可以更直观地理解BP神经网络在数据回归预测中的应用。 BP神经网络在数据回归预测中具有强大能力，而Matlab的神经网络工具箱提供了便捷的实现方式。结合实例代码，读者不仅能深入理解理论知识，还能掌握实际操作技能。

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%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = randperm(103); P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)'; T_train = res(temp(1: 80), 8)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(81: end), 1: 7)'; T_test = res(temp(81: end), 8)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 创建网络 net = newff(p_train, t_train, 5); %% 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 1000; % 迭代次数 net.trainParam.goal = 1e-6; % 误差阈值 net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率 %% 训练网络 net = train(net, p_train, t_train); %% 仿真测试 t_sim1 = sim(net, p_train); t_sim2 = sim(net, p_test); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output); %% 均方根误差 error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M); error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N); %% 绘图 figure plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值','预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]}; title(string) xlim([1, M]) grid figure plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值','预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'测试集预测结果对比';['RMSE=' num2str(error2)]}; title(string) xlim([1, N]) grid %% 相关指标计算 % 决定系数 R2 R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2; R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2; disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)]) disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)]) % 平均绝对误差 MAE mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ; mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ; disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)]) disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)]) % 平均相对误差 MBE mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ; mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ; disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)]) disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])

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