基于MATLAB的BP神经网络分类与预测系统

资 源 简 介

本项目实现一个通用的MATLAB版BP神经网络模型，支持自定义网络结构、激活函数和训练参数。适用于数据分类与回归任务，提供灵活的配置选项和高效的训练流程，帮助用户快速构建预测模型。

详 情 说 明

基于BP神经网络的数据分类与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个通用的BP（反向传播）神经网络模型，可用于解决分类与回归两类机器学习任务。系统采用模块化设计，支持用户灵活定义网络结构、选择激活函数及配置训练参数。通过梯度下降算法优化网络权重，模型能够从数据中学习复杂模式，并输出高精度的预测结果。项目还提供了训练过程可视化和性能评估功能，便于用户分析和优化模型。

功能特性

• 通用性强：同时支持分类（如图像分类、故障诊断）和回归（如房价预测、销量预估）任务。
• 灵活配置：允许自定义网络层数、每层神经元数量、学习率、迭代次数等超参数。
• 多种激活函数：提供Sigmoid、ReLU、Tanh等常用激活函数选项。
• 可视化分析：动态绘制训练误差下降曲线，直观展示模型收敛过程。
• 性能评估：自动计算并输出准确率、均方误差等评估指标，量化模型性能。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据整理为数值矩阵（M×N，M为样本数，N为特征维数），标签数据整理为向量（M×1）。
2. 配置参数：在启动脚本中设置网络结构（如隐藏层数为2，各层神经元数为[10,5]）、学习率（如0.1）、最大迭代次数（如1000）等。
3. 训练模型：运行主程序，系统将加载数据、初始化网络，并执行反向传播算法进行训练。
4. 获取结果：训练完成后，系统将保存模型参数，输出预测结果，并显示误差曲线和性能指标（如分类准确率95%）。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议：至少4GB内存，处理大规模数据时推荐8GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程，包括数据读取与预处理、神经网络模型的初始化、基于反向传播算法的模型训练、利用训练好的模型对新数据进行预测、训练过程的实时误差记录与可视化图表的生成，以及模型在测试集上的性能评估与结果输出。它作为整个系统的控制中心，协调各模块完成从数据输入到结果输出的全链路任务。