基于MATLAB神经网络的高精度回归分析与预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB的神经网络工具箱，构建了高效的回归模型，支持连续数值数据的非线性建模与预测。系统包含数据预处理、模型训练、验证及结果可视化功能，适用于金融、工程和科研领域的数据分析。

详 情 说 明

基于神经网络的高精度回归分析与预测系统

项目介绍

本项目是一个利用神经网络技术构建的回归分析与预测系统，旨在对连续数值型数据中的非线性关系进行高精度建模。系统提供从数据预处理、模型构建、训练验证到结果可视化的完整机器学习流程。可广泛应用于金融预测、工程数据分析、科学实验建模等需要精确预测连续变量的场景。

功能特性

• 非线性关系建模：利用深层神经网络捕捉数据中的复杂非线性模式。
• 完整工作流支持：内置数据预处理、模型训练、验证评估及预测可视化模块。
• 灵活的模型配置：支持自定义网络层数、神经元数量、激活函数等超参数。
• 多格式数据输入：支持CSV格式与MATLAB矩阵格式的数据集。
• 全面的输出结果：提供训练好的模型文件、预测数值、性能评估报告及对比图表。

使用方法

1. 准备数据：将特征变量与连续型目标变量整理为CSV或MATLAB矩阵格式。
2. 配置参数：根据需求设置神经网络结构、训练迭代次数、学习率等参数。
3. 运行系统：执行主程序启动训练与预测流程。
4. 获取结果：系统将自动生成模型文件、评估报告和可视化图表。

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 深度学习工具箱 (Deep Learning Toolbox)
• 统计与机器学习工具箱 (Statistics and Machine Learning Toolbox)
• 推荐内存：8GB 以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与清洗、神经网络模型的构建与参数初始化、基于反向传播算法的模型训练过程、使用验证集对模型性能进行评估、对新数据进行预测并生成预测结果数组，以及绘制预测值与真实值的对比分析图表和损失函数收敛曲线。