基于MATLAB的BP神经网络动态预测建模与分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现完整的BP神经网络预测应用，集成数据预处理、网络构建、训练优化和预测分析模块。系统支持自适应数据集、GUI参数调整，并提供可视化训练过程与预测评估报告，助力快速建模与数据分析。

详 情 说 明

基于BP神经网络的动态预测建模与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的BP神经网络预测应用系统，集成了数据预处理、网络构建、训练优化和预测分析四大核心模块。系统采用误差反向传播算法，能够自动适配不同规模的数据集，通过直观的GUI界面支持交互式网络参数调整。系统提供训练过程可视化、预测效果评估和详细算法解释，适用于时间序列、经济指标、实验数据等多种数值型数据的预测分析。

功能特性

• 完整算法实现：基于误差反向传播算法，支持自定义网络层数和神经元数量
• 智能数据预处理：自动处理缺失值，支持多种数据归一化方法
• 交互式参数调整：通过GUI界面实时调整学习率、训练次数等超参数
• 可视化分析：生成网络结构图、训练误差曲线、预测结果对比图表
• 全面评估体系：提供RMSE、R²等多种评估指标和详细分析报告
• 灵活数据支持：兼容CSV/TXT格式输入，支持多特征向量数据集
• 结果导出功能：可导出预测数据表格和评估报告

使用方法

1. 数据准备：准备CSV或TXT格式的数据集文件，确保包含特征向量和标签数据
2. 启动系统：运行主程序文件进入GUI操作界面
3. 参数设置：在界面中设置网络结构参数、训练参数和数据预处理选项
4. 模型训练：加载数据后开始训练，实时观察训练过程和误差变化
5. 结果分析：查看生成的可视化图表和评估报告，调整参数优化模型
6. 导出结果：保存预测结果和模型评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：最低4GB RAM（大型数据集建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括图形用户界面的创建与交互管理、数据文件的读取与预处理、神经网络模型的构建与参数初始化、训练过程的执行与实时监控、预测结果的计算与分析、多种可视化图表的生成与展示，以及评估报告的综合生成与导出功能。该文件通过模块化设计实现了各功能组件的高效协同工作，确保用户能够通过统一界面完成从数据输入到结果输出的完整工作流程。