基于MATLAB的BP神经网络训练与预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了完整的BP神经网络模型，支持自定义网络结构，提供数据预处理、网络训练、模型评估及预测功能，便于用户快速构建和部署神经网络解决方案。

详 情 说 明

MATLAB实现的BP神经网络训练与预测系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了一个完整的BP（反向传播）神经网络模型。该系统支持用户自定义网络结构（包括隐藏层数目与节点数），提供从数据预处理、网络训练到模型评估与预测的全流程功能。用户可导入自定义数据集进行模型训练，并利用训练好的网络对新数据进行分类或回归预测，同时系统会自动可视化训练过程的损失曲线和最终预测结果，便于性能分析与模型优化。

功能特性

• 灵活的网络架构：支持自定义隐藏层的数量和每层的神经元节点数，适应不同的任务复杂度。
• 多种激活函数：提供Sigmoid、Tanh、ReLU三种常用激活函数选项，用户可根据任务特性选择。
• 完整的机器学习流程：内置数据预处理、模型训练、性能评估和结果预测模块。
• 可视化分析：实时绘制训练过程中的损失函数收敛曲线，并提供预测结果的可视化展示。
• 模型持久化：训练完成后可将网络权重、偏置等参数保存为.mat格式文件，方便后续加载使用。
• 支持多任务类型：可处理分类（输出类别标签或one-hot编码）与回归（输出连续值）两类经典的机器学习任务。

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据（M×N数值型特征矩阵）和对应的标签数据（分类任务为标签向量，回归任务为连续值向量）。
2. 参数配置：在主程序或配置文件中设置网络参数，包括隐藏层节点数、学习率、最大迭代次数、激活函数类型等。
3. 模型训练：运行主程序，系统将开始训练网络，并实时显示损失下降曲线。
4. 评估与预测：训练完成后，系统会自动评估模型在训练集上的性能，并可使用训练好的模型对新数据进行预测，输出预测结果。
5. 保存模型：可选择将训练好的网络参数保存至文件，以备未来预测时直接加载。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件平台：MATLAB R2016a 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了系统的核心逻辑，其功能包括：引导用户进行参数配置与数据导入，根据用户设定初始化神经网络结构，执行基于反向传播算法和梯度下降法的网络训练过程，实时监控并图形化显示训练状态，对训练完毕的模型进行性能评估，利用最终模型执行分类或回归预测任务，并提供将训练结果（网络参数）保存至磁盘的功能。