基于自定义训练函数的BP神经网络回归分析 Matlab

最新推荐文章于 2025-12-10 20:48:21 发布
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文章标签： 神经网络 回归 matlab Matlab
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本文介绍了如何在Matlab中使用自定义训练函数实现BP神经网络进行回归分析。通过定义网络结构、前向传播和反向传播算法，训练神经网络以最小化预测值与实际值的误差，最终得到可用于回归任务的模型。

基于自定义训练函数的BP神经网络回归分析 Matlab

神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于回归分析。在本篇文章中，我们将使用Matlab实现基于自定义训练函数的BP（反向传播）神经网络，并应用于回归分析问题。

首先，让我们定义回归分析问题。假设我们有一组输入特征X和对应的目标值y。我们的目标是通过神经网络建立一个函数，将输入特征映射到目标值。BP神经网络是一种常用的神经网络模型，通过反向传播算法来训练网络权重和偏置，以最小化预测值与实际值之间的误差。

接下来，我们将使用Matlab来实现BP神经网络。首先，我们需要定义网络的结构和参数。我们将使用一个具有一个隐藏层的三层神经网络。隐藏层中的神经元数量可以根据具体问题进行调整。

% 定义神经网络结构和参数
inputSize = size(X, 2); % 输入层大小
hiddenSize
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