MATLAB实现多输入单输出的回归预测神经网络

神经网络是一种重要的机器学习算法，可以用于回归预测任务。其中，BP（Backpropagation）神经网络是最常用的一种神经网络类型之一，它具有多层结构和反向传播算法，可以用于解决各种问题，包括回归预测。

本文将介绍如何使用MATLAB实现BP神经网络进行多输入单输出的回归预测。我们将使用MATLAB内置的神经网络工具箱来构建和训练我们的神经网络模型。

首先，我们需要准备我们的数据集。假设我们有一个包含多个输入特征和一个输出变量的数据集。我们将使用这些输入特征来预测输出变量的值。在这个例子中，我们假设输入特征的数量为N，并且我们有M个样本。

接下来，我们将使用MATLAB的neural network工具箱来构建我们的神经网络模型。下面是一个示例代码片段，展示了如何创建一个具有一个隐藏层的神经网络，其中隐藏层的大小为10。

% 创建一个前馈神经网络模型
net = feedforwardnet(10);

% 设置训练参数
net