MATLAB BP神经网络智能预测分类系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB神经网络工具箱开发，提供BP神经网络的快速构建、训练与验证功能。支持用户自定义隐藏层节点数、训练函数等参数，实现高效的数据分类或回归预测，适用于科研与工程应用。

详 情 说 明

基于BP神经网络的MATLAB智能预测与分类系统

项目介绍

本项目利用MATLAB内置的神经网络工具箱，实现BP（反向传播）神经网络的快速构建、训练与验证。系统提供直观的参数配置界面，用户可通过简单设置完成网络结构设计和训练参数调整，支持对结构化数据进行分类预测或回归分析。该系统集成了数据预处理、模型训练、性能评估和结果可视化等功能，为科研和工程应用提供了一套完整的神经网络解决方案。

功能特性

• 灵活的网络配置：支持自定义隐藏层节点数、训练函数、学习率等关键参数
• 多任务支持：兼容分类问题和回归预测任务
• 数据预处理：自动进行数据归一化处理，提高训练效果
• 可视化训练过程：实时显示训练误差曲线，监控训练进度
• 全面的性能评估：提供准确率、均方误差等多种评估指标
• 模型导出功能：支持将训练好的模型保存为.mat文件，便于部署应用

使用方法

1. 数据准备：准备结构化数据文件（Excel或CSV格式），确保数据格式正确
2. 参数设置：运行主程序，根据需求设置网络结构和训练参数
3. 模型训练：系统自动完成数据预处理、网络训练和验证过程
4. 结果分析：查看训练曲线和性能评估报告，分析模型效果
5. 模型应用：导出训练好的模型，用于新数据的预测任务

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据读取与预处理模块、神经网络配置界面、模型训练与控制逻辑、结果可视化组件以及模型导出功能。该文件实现了从数据输入到模型输出的完整工作流程，用户可通过交互式界面轻松完成所有操作步骤。