MATLAB实现的BP神经网络分类与回归预测系统

资 源 简 介

本项目为初学者提供基于MATLAB的BP神经网络完整实现，支持分类与回归任务。包含网络构建、训练过程可视化、误差分析及交互式参数调整功能，帮助用户快速掌握神经网络核心原理与应用。

详 情 说 明

基于BP神经网络的入门级分类与回归预测系统

项目介绍

本项目是一个面向初学者的BP神经网络实现平台，提供了完整的神经网络构建、训练和预测流程。系统支持分类与回归两类经典机器学习任务，通过直观的可视化界面帮助用户理解神经网络的工作原理。用户无需编程即可调整网络参数，观察训练效果，并获得详细的预测分析报告。

功能特性

• 双任务支持：同时支持分类任务（如鸢尾花分类）和回归任务（如房价预测）
• 参数可调：可通过交互界面灵活调整隐藏层数量、神经元个数、学习率、迭代次数等关键参数
• 实时可视化：训练过程中实时显示损失函数下降曲线和准确率变化趋势
• 多激活函数：支持Sigmoid、Tanh、ReLU三种常用激活函数
• 内置数据集：提供经典示例数据集，同时支持用户导入自定义CSV格式数据
• 完整输出：生成网络结构报告、预测结果分析（混淆矩阵/R²评分）和可保存的模型文件

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件进入主界面
2. 选择任务类型：根据需求选择"分类"或"回归"任务模式
3. 数据准备：使用内置示例数据集或导入自定义CSV文件（特征数据在前，标签列在最后）
4. 参数设置：在界面中设置网络结构和训练参数
5. 开始训练：启动训练过程，实时观察损失曲线和准确率变化
6. 结果分析：查看训练完成的网络参数、预测结果和性能指标
7. 模型保存：将训练好的模型保存为.mat格式供后续使用

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块和图形界面组件
• 至少4GB内存，推荐8GB以上用于处理较大数据集
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了图形用户界面的创建与布局、神经网络核心算法的实现、训练过程的控制逻辑以及结果可视化功能。具体包含用户交互事件处理、网络参数初始化、前向传播与反向传播计算、梯度下降优化、训练进度监控、性能评估指标计算、预测结果生成以及模型文件的读写操作等核心能力。