基于双隐含层的BP神经网络数据预测MATLAB仿真

基于双隐含层的BP神经网络数据预测MATLAB仿真

神经网络是一种模拟人脑工作方式的计算模型，它通过学习和训练来实现对数据的预测和分类。BP（Backpropagation）神经网络是一种常用的人工神经网络，它可以用于数据预测、模式识别等任务。在本文中，我们将使用MATLAB来实现基于双隐含层的BP神经网络，并利用该网络进行数据预测的仿真。

首先，我们需要准备一些用于训练和测试的数据。这些数据可以是任何具有一定规律性的数值序列，如股票价格、气温变化等。在这里，我们假设我们有一个简单的数据集，包含两个输入变量和一个输出变量。我们将使用这个数据集来训练和测试我们的BP神经网络。

接下来，我们将使用MATLAB的神经网络工具箱来创建我们的BP神经网络模型。以下是创建模型的代码：

% 创建BP神经网络模型
net = feedforwardnet([10, 5]