基于MATLAB神经网络工具箱的数据拟合与预测控制系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB神经网络工具箱构建多层前馈网络，实现非线性数据的高精度拟合和预测控制功能，适用于复杂系统的建模与动态预测应用。

详 情 说 明

基于神经网络工具箱的数据拟合与预测控制系统

项目介绍

本项目利用MATLAB神经网络工具箱构建多层前馈神经网络模型，实现高效的非线性数据拟合与智能预测控制。系统通过反向传播优化算法和模型正则化技术，能够学习复杂数据关系，提供精确的数值预测和控制决策支持，并配备全面的模型评估与可视化功能。

功能特性

• 数据拟合：基于历史输入输出数据训练神经网络，精确拟合非线性系统特性。
• 预测控制：利用训练好的模型进行多步前向预测，为控制策略制定提供数据支持。
• 模型评估：提供均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）等多种量化指标。
• 可视化展示：实时显示训练收敛过程、数据拟合对比和预测结果图表。

使用方法

1. 准备数据：准备符合格式要求的训练数据集（特征矩阵和标签向量）
2. 配置参数：设置网络结构参数（隐藏层数、神经元数）和训练参数（学习率、迭代次数）
3. 运行系统：执行主程序启动训练和预测流程
4. 查看结果：获取训练模型、预测结果、评估报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了项目的所有核心功能模块，包括数据预处理、神经网络模型构建与训练、预测控制算法执行、模型性能评估分析以及结果可视化图形的生成与展示。该文件作为系统入口，实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程。