MATLAB实现的BP神经网络多元数据回归预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用BP神经网络进行多元数据的回归预测，支持数据预处理、网络结构自定义、模型训练与验证等功能，适用于金融等领域的高精度数值预测。

详 情 说 明

基于BP神经网络的多元数据回归预测系统

项目介绍

本项目开发了一个基于反向传播（BP）神经网络的回归预测系统。该系统能够利用历史多元数据训练神经网络模型，并实现对新样本数据的连续数值预测。系统集成了数据预处理、模型构建、训练验证、性能评估及结果可视化等完整流程，适用于金融预测、工程数据分析、科学研究等领域中的回归问题求解。

功能特性

• 数据预处理：支持数据标准化、归一化等多种预处理方法，提供缺失值处理功能。
• 网络结构自定义：允许用户灵活设定隐藏层数量、各层神经元个数、学习率、训练迭代次数等超参数。
• 模型训练与验证：基于BP算法进行网络训练，并提供训练集与验证集上的性能评估。
• 性能评估：采用均方误差（MSE）、决定系数（R²）等指标量化模型性能。
• 结果可视化：生成实际值-预测值散点图、误差分布图等，直观展示预测效果。
• 模型持久化：支持将训练完成的模型（包括权重、偏置等参数）进行保存。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集（包含特征变量和目标变量的数值矩阵/表格）和待预测的新样本数据放置于指定路径。
2. 参数配置：在运行主程序前，根据需求设置网络结构参数（如隐藏层层数、神经元数量、学习率、训练次数）以及数据预处理参数（如标准化方法）。
3. 运行系统：执行主程序脚本，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练、验证及预测的全过程。
4. 获取结果：系统运行结束后，将在指定目录生成训练好的模型文件、模型性能报告文本文件以及预测结果的可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 必要工具箱：深度学习工具箱或神经网络工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心运行逻辑，它主要负责依次调用数据读取与预处理、神经网络模型的初始化与配置、基于反向传播算法的模型训练与验证、模型性能的评估与分析、对新数据的预测计算，以及最终结果的可视化展示与输出文件保存等功能模块，实现了从数据输入到预测结果生成的全流程自动化处理。