贝叶斯优化MLP回归预测(matlab代码)

贝叶斯优化MLP回归预测matlab代码

数据为Excel股票预测数据。

数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1

模块化设计：代码被划分为多个模块，每个模块执行特定的任务，例如加载数据、数据划分、参数设置、算法处理等，使得代码结构清晰，易于理解和维护。

数据处理：对加载的数据进行了预处理操作，包括数据划分、Zscore标准化等，使得数据具备了适合训练的格式和特征，提高了算法的准确性和稳定性。

参数设置：通过指定参数的值，如贝叶斯迭代次数 BO_iter，使得用户可以灵活地调整算法的参数，以获得更好的性能。 

算法处理：使用了MLP 回归模型进行数据建模和预测，提高了模型的准确性和泛化能力。 

结果展示：在代码的最后，通过打印输出和图形展示了模型在训练集、验证集、测试集上的预测结果，以及相应的评价指标，使得用户能够直观地了解模型的性能和效果。

输出多个评价指标:

平均绝对误差（MAE）

均方根误差（RMSE）

均方误差（MSE）

均方根误差（RMSE）

R方系数（R2）

代码有详细中文介绍。

代码运行结果如下：

部分代码如下：
% 清除命令窗口、工作区数据、图形窗口、警告
clc;
clear;
close all;
warning off;	
load('data.mat')	
		
dataO=readtable('股票价格.xlsx'); %读取数据 	
data1=dataO(:,2:end);test_data=table2cell(d