bp神经网络用于回归的matlab程序，修改数值就可适用

资 源 简 介

bp神经网络用于回归的matlab程序，修改数值就可适用

详 情 说 明

BP神经网络是一种广泛应用于回归分析的前馈神经网络模型，其核心在于通过误差反向传播算法调整权重参数。在MATLAB环境下实现BP神经网络进行回归预测时，通常只需要修改关键数值参数即可适配不同数据集。

典型实现流程包含以下几个可配置模块：首先需要准备输入数据和目标输出数据，这里的数据维度决定了网络的输入层和输出层节点数。接着通过newff函数建立网络结构，其中隐含层节点数、传递函数类型（如tansig/purelin）都是可调参数。训练阶段需设置最大迭代次数、学习率、目标误差等超参数，这些数值直接影响模型收敛速度和精度。

完成训练后网络可直接用于新数据预测。整个过程只需调整数据加载部分的文件路径、网络结构的层节点数、以及训练参数即可快速迁移到其他回归任务。注意输入数据需提前进行归一化处理，输出结果则要进行反归一化还原。这种模块化设计使程序具备良好的通用性，通过修改注释中标明的关键数值就能实现不同规模数据的回归预测。