基于matlab的BP神经网络预测

基于matlab的BP神经网络预测

随着人工智能技术的不断发展，神经网络已经成为了非常重要的一种人工智能模型。其中，BP神经网络是应用最广泛的一种神经网络模型之一。本篇文章将介绍如何使用matlab实现一个简单的BP神经网络，并利用该神经网络进行数据预测。

1. BP神经网络简介

BP神经网络，又称为反向传播神经网络，是一种前馈神经网络，它由多个神经元按照层次关系组成。BP神经网络在训练过程中，通过不断地调整网络中的权值和偏置，以达到最小化训练误差的目的。

BP神经网络的结构一般包含输入层、隐藏层和输出层。其中，输入层用于接收输入数据，隐藏层用于处理输入数据，输出层用于产生网络的输出结果。每一层之间的神经元之间都有权值相连，这些权值可以通过训练来得到。

2. 数据预处理

在进行数据预测之前，首先需要对数据进行预处理。在本文中，我们将采用Matlab内置的气体传感器数据集作为实例进行演示。

加载数据集：

load gas_demo;

将数据集分为训练集和测试集：

[trainInd,valInd,testInd] = divideblock(800,0.7,0.15,0.15);

trainData = input(trainInd,:)';

trainTarget = outp