BP神经网络回归预测

资 源 简 介

BP神经网络回归预测

详 情 说 明

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，特别适用于解决回归预测问题。该程序实现了基于BP神经网络的数值预测功能，并通过MAE（平均绝对误差）、MRE（平均相对误差）和RMSE（均方根误差）三个指标评估模型性能。

程序的核心思路是通过BP神经网络学习输入与输出之间的非线性映射关系。首先对数据进行预处理，包括归一化和划分训练集与测试集。接着构建包含输入层、隐含层和输出层的网络结构，利用反向传播算法调整权重和偏置，最小化预测值与真实值之间的误差。

评估指标的计算逻辑如下：MAE衡量预测值与真实值的平均绝对偏差，对异常值不敏感；MRE反映相对误差大小，便于不同量级数据的比较；RMSE则放大较大误差的影响，更关注预测的稳定性。通过这三个指标可以全面评估模型的预测精度和泛化能力。

程序经过测试验证了有效性，可作为回归预测任务的基准模型。在实际应用中，可通过调整隐含层节点数、学习率和迭代次数等参数进一步优化性能。