多元回归分析：BP神经网络多输入单输出预测

多元回归分析：BP神经网络多输入单输出预测

在本文中，我们将介绍如何使用Matlab进行多元回归分析，使用BP神经网络进行多输入单输出的预测。我们将提供相应的源代码，并详细解释每个步骤。

首先，让我们了解一下多元回归分析和BP神经网络的基本概念。

多元回归分析是一种统计分析方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它可以帮助我们理解自变量之间的相互影响以及它们对因变量的影响程度。

BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，具有前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入数据通过网络的连接权重进行传递，最终产生输出结果。在反向传播阶段，通过比较网络的输出结果与实际结果之间的误差，调整连接权重，以提高网络的预测能力。

现在我们开始实现多元回归分析和BP神经网络的预测。

步骤1：数据准备
首先，我们需要准备输入数据和对应的输出数据。假设我们有n个输入变量（特征）和一个输出变量（目标值）。我们将输入数据存储在一个n维矩阵X中，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。输出数据存储在一个列向量y中，其长度与样本数相同。

% 输入数据