MATLAB实现的归一化BP神经网络集成数据分析工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成多种BP神经网络建模框架，支持多源数据归一化预处理、网络结构配置、模型训练与集成预测。提供交互式界面选择min-max或z-score等标准化方法，实现高效数据建模与分析。

详 情 说 明

基于归一化处理的BP神经网络集成数据分析工具

项目介绍

本项目实现了一个集成多种BP神经网络的建模框架，支持对多源数据进行归一化预处理、网络结构配置、模型训练与集成预测。系统提供交互式界面供用户选择归一化方法和集成策略，适用于分类与回归等多种机器学习任务。

功能特性

• 数据预处理：支持min-max标准化、z-score标准化等多种归一化方法
• 灵活配置：可自定义网络结构参数（隐含层节点数、学习率、训练次数等）
• 并行训练：支持多个BP神经网络并行训练，提高建模效率
• 智能集成：提供加权投票和平均值两种集成策略
• 全面评估：输出完整的性能评估报告和可视化分析结果

使用方法

1. 准备数据：准备训练数据集（M×N数值型矩阵）和测试数据集（相同结构）
2. 参数配置：通过交互界面选择归一化方法、设置网络超参数
3. 模型训练：系统自动进行数据预处理和多网络并行训练
4. 结果分析：查看单个网络性能评估和集成模型预测结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 建议内存4GB以上

文件说明

主程序文件实现了整个系统的核心流程控制，包含数据加载与验证、归一化处理模块的调用、神经网络模型的构建与训练配置、集成策略的执行以及最终结果的生成与展示功能。该文件作为项目的主要入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整分析流程顺畅执行。