【Matlab】基于BP神经网络的多输出数据回归预测（Excel可直接替换数据）
- 1.模型原理
- 2.数学公式
- 3.文件结构
- 4.Excel数据
- 5.分块代码
- 6.完整代码
- 7.运行结果
1.模型原理
基于BP（Backpropagation）神经网络的多输出数据回归预测，是一种常见的机器学习方法，用于处理多个输出变量的回归问题。在这种预测中，我们希望根据输入特征预测多个相关的输出值。下面详细介绍其原理：
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神经网络基本结构：
BP神经网络是一种前馈神经网络，由输入层、若干隐藏层和输出层组成。每个层都由多个神经元（节点）组成，其中输入层负责接收输入特征，输出层负责产生预测结果，而隐藏层在其中起到特征提取和组合的作用。 -
前向传播：
在进行预测之前，需要进行前向传播过程，将输入样本的特征数据通过神经网络传递，以产生输出结果。具体步骤如下：- 输入层：将特征数据输入到输入层的神经元中。
- 隐藏层：特征数据通过输入层传递到隐藏层，每个隐藏层神经元根据权重和激活函数计算出相
