【Matlab】基于BP神经网络的数据回归预测新数据（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
- 5.1 main.m
- 5.2 NewData.m
- 6.完整代码
- 6.1 main.m
- 6.2 NewData.m
- 7.运行结果
1.模型原理
基于BP神经网络的数据回归预测是一种常见的机器学习方法，用于处理回归问题。回归问题的目标是根据输入数据预测连续的数值输出。在这种预测中，BP神经网络通过前向传播和反向传播算法自动学习输入数据与输出之间的映射关系，并能够在新的输入数据上进行预测。下面详细介绍其原理：
-
BP神经网络基本结构：
BP神经网络是一种前馈式神经网络，由输入层、隐藏层（可以有多个）、输出层组成。输入层接收原始数据，输出层产生预测结果，而隐藏层则负责提取和表示数据的特征。 -
前向传播：
在进
