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神经网络预测代码多输入单输出结 大约有14个文件 
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资源介绍:
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**基于 BP 神经网络的预测模型：MATLAB 代码与结果展示**
一、引言
BP（Back Propagation）神经网络是一种通过反向传播算法对网络进行训练的多层前馈网络，
常用于预测和分类等任务。本篇文章将通过 MATLAB 实现一个多输入单输出的 BP 神经网络
预测模型，并对某一数据集进行实例展示。此外，还提供了一套简单的代码以供用户快速更
换数据并直接使用。
二、BP 神经网络模型构建
1. 数据准备
在开始之前，我们需要准备一组多输入单输出的数据集。这组数据集将作为我们训练和测试
BP 神经网络的依据。
2. MATLAB 代码实现
下面是一段 MATLAB 代码，用于构建 BP 神经网络模型并进行预测。
```matlab
% 加载或准备样本数据
% 假设 inputs 为输入数据，targets 为对应的目标输出
inputs = ...; % 这里填入你的输入数据
targets = ...; % 这里填入你的目标输出数据
% 定义网络结构：输入层神经元数量、隐藏层神经元数量、输出层神经元数量
inputNeurons = size(inputs, 2); % 输入层神经元数量由输入数据的特征数决定
hiddenNeurons = 10; % 隐藏层神经元数量，根据实际情况调整
outputNeurons = 1; % 输出层神经元数量为 1，因为是多输入单输出模型
% 创建 BP 神经网络
net = fitnet(hiddenNeurons); % 使用 fitnet 函数创建网络，hiddenNeurons 为隐藏层神经元数
net.divideParam.trainRatio = 0.7; % 设置训练集比例
net.divideParam.valRatio = 0.15; % 设置验证集比例
net.divideParam.testRatio = 0.15; % 设置测试集比例
% 训练网络
[net,tr] = train(net,inputs',targets'); % 使用 inputs 和 targets 训练网络
% 测试网络并获取预测结果
predictions = net(inputs'); % 对输入数据进行预测
performance = perform(net, targets', predictions); % 计算性能指标如均方误差等
disp('训练结果:');
yqVHBfNJAf
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