BP神经网络的matlab实现
这段代码是使用 MATLAB 来实施 BP 神经网络 (Back Propagation Neural Network) 对某一数据集进行训练及预测的过程。
以下是该脚本的详细步骤：
环境准备：清空环境变量、关闭开启的图窗、清空变量和命令行。
数据加载：从 "数据集.xlsx" 文件中读取数据。
数据分析：设定训练集占数据集比例、设定输出维度、计算样本个数、打乱数据集（如果不希望打乱数据集，可以注释相应的代码）、计算训练集样本个数和输入特征维度。
划分训练集和测试集：将数据集划分成训练集和测试集。
数据归一化：对训练集和测试集的输入和输出进行归一化处理。
建立模型：使用 newff 函数创建一个新的前馈神经网络。
设置参数：设置神经网络的训练参数，如最大迭代次数、误差阈值和学习率。
模型训练：使用训练集对神经网络进行训练。
仿真测试：使用训练好的神经网络对训练集和测试集进行预测。
数据反归一化：将预测结果反归一化，使其恢复到原始数据的范围。
绘图：输出回归图和误差直方图，计算各种评估指标，如均方根误差 (RMSE)、决定系数 (R2)、均方误差 (MSE)、剩余预测残差 (RPD)、平均绝对误差 (MAE) 及平均绝对百分比误差 (MAPE)，并分别对训练集和测试集结果进行绘图，展示预测结果与真实值的对比。