基于MATLAB的神经网络智能数据拟合与预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多层感知器神经网络，对大规模历史数据进行预处理、特征提取和模型训练，建立非线性映射关系，实现精准的数据拟合与预测分析。

详 情 说 明

基于神经网络的智能数据拟合与预测系统

项目介绍

本项目是一个基于多层感知器（MLP）神经网络的智能数据拟合与预测系统。系统能够对大规模历史数据集进行预处理和特征提取，通过神经网络建模建立输入与输出之间的非线性映射关系。训练完成后，系统可对新数据进行准确预测，并提供全面的误差分析和可视化结果展示。

功能特性

• 智能数据预处理：自动完成数据清洗、归一化和特征工程
• 神经网络建模：采用多层感知器（MLP）结构，支持自定义网络参数配置
• 模型评估分析：自动计算均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等评估指标
• 多维度可视化：提供预测对比图、误差分布图、损失曲线等多种图形化分析工具
• 结果导出功能：支持训练模型和预测结果的持久化保存

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（M×N维矩阵）和测试数据集（K×N维矩阵）
2. 参数配置：设置隐藏层节点数、学习率、训练迭代次数等超参数
3. 模型训练：运行系统进行神经网络训练，自动保存模型文件
4. 预测分析：使用训练好的模型对测试数据进行预测
5. 结果查看：查看预测结果、误差分析报告和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、神经网络模型构建、模型训练与验证、预测结果生成、性能评估指标计算以及多种可视化图表绘制等核心功能模块，实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程。