MATLAB自适应学习率与数据分层BP神经网络预测系统

资 源 简 介

该项目实现了一个优化的BP神经网络模型，通过动态学习率调整和数据分层技术，显著提升对大规模数值数据的预测精度。系统能自动识别数据分布特征，并对小数值数据进行特殊处理。

详 情 说 明

基于自适应学习率与数据分层的BP神经网络数值预测系统

项目介绍

本项目实现了一套针对大规模数值数据优化的BP神经网络预测系统。系统核心引入了动态学习率调整和数据分层处理技术，旨在显著提升模型在处理大数值、高量级数据时的预测精度。通过智能识别数据分布特征，系统能够对少量小数值数据进行特殊优化以降低误差，同时确保对大尺度数据的准确建模能力，适用于广泛的科学计算与工程预测场景。

功能特性

• 动态反向传播算法：优化权重更新过程，加速收敛。
• 自适应学习率调整机制：根据训练状态动态调整学习率，平衡收敛速度与稳定性。
• 数据分层预处理技术：自动识别并分层处理不同量级数据，对小数值区间实施精细化误差控制。
• 多格式输入支持：兼容.mat文件、Excel表格及直接矩阵输入。
• 综合输出结果：提供预测值、训练曲线、精度分析报告及网络参数等完整输出。

使用方法

1. 数据准备：将待预测数据整理为多维数值矩阵，并完成归一化预处理。支持.mat、.xlsx/.xls格式或直接传入矩阵变量。
2. 系统运行：执行主程序文件，根据提示选择输入数据路径或直接输入矩阵。
3. 结果获取：程序运行完毕后，将在指定目录生成预测结果矩阵、收敛曲线图、精度分析报告及网络参数文件。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 所需工具箱：深度学习工具箱、信号处理工具箱（用于数据处理）
• 内存建议：≥8GB（处理大规模数据时推荐≥16GB）
• 输入数据量：单次输入建议≥1000条样本以确保分层效果

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，主要包括：网络结构的初始化与配置、数据的自动分层与特征识别、基于动态学习率的反向传播训练过程、模型预测执行、训练状态的实时监控与可视化图生成，以及针对不同数据区间的精度评估与分析报告的输出。该文件作为系统入口，协调各组件完成从数据加载到最终结果产出的全流程。