MATLAB神经网络建模系统：集成归一化预处理的预测解决方案

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的神经网络建模流程，重点集成多种归一化预处理方法（如最大最小值归一化、Z-score标准化），支持用户根据数据特征优化预处理策略，实现高效训练与精准预测。

详 情 说 明

基于归一化预处理的神经网络建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的神经网络建模流程，特别注重数据归一化预处理环节。系统提供多种归一化方法（如最大最小值归一化、Z-score标准化等），用户可根据数据特征选择合适的预处理方式，然后构建并训练神经网络模型。系统支持数据可视化、模型性能评估和预测结果展示，适用于各类回归和分类任务。

功能特性

• 数据归一化预处理：提供多种归一化算法，包括最大最小值归一化、Z-score标准化等
• 灵活的网络架构：支持自定义隐藏层数量、神经元个数和激活函数类型
• 完整的建模流程：涵盖数据预处理、模型训练、验证评估和预测全流程
• 可视化分析：提供数据分布、训练过程、性能指标的可视化展示
• 模型持久化：保存训练完成的模型参数和归一化配置，便于后续使用

使用方法

输入数据准备

1. 准备训练数据集：数值型矩阵（M×N），M为样本数量，N为特征维度
2. 准备测试数据集：与训练集相同格式的数值矩阵
3. 配置归一化参数：如最大最小值范围或标准差阈值等
4. 设置神经网络结构参数：隐藏层数量、神经元个数、激活函数类型等

运行流程

1. 加载并预处理数据，应用选定的归一化方法
2. 构建神经网络模型，配置网络结构和训练参数
3. 训练模型并验证性能，监控训练过程
4. 评估模型性能，生成训练/验证集的准确率、损失函数曲线等报告
5. 使用训练好的模型进行预测，输出分类标签或回归数值

输出结果

• 归一化处理后的标准化数据矩阵
• 训练完成的神经网络模型（包含权重和偏置参数）
• 详细的模型性能报告（准确率、损失曲线、混淆矩阵等）
• 对新数据的预测结果
• 归一化参数保存文件，用于后续数据处理

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 深度学习工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 足够的内存容量以处理数据集大小

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据加载与预处理模块、归一化方法选择与执行模块、神经网络模型构建与配置模块、模型训练与验证流程控制模块、性能评估与结果可视化模块、以及预测功能与模型保存模块。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整处理链条，用户可通过修改配置参数快速适配不同的应用场景。