基于BP神经网络的价格预测——MATLAB代码实现

techDM

于 2023-09-09 03:58:08 发布

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文章标签：神经网络 matlab 机器学习 Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/techDM/article/details/132770490

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本文介绍了如何使用MATLAB实现基于BP神经网络的价格预测。通过准备训练和测试数据，对特征和标签归一化，构建含10个隐藏层神经元的模型进行训练，并展示了反归一化的预测过程。此方法适用于股票、商品和房地产市场的价格预测。

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基于BP神经网络的价格预测——MATLAB代码实现

价格预测是许多领域中的重要任务，例如股票市场、商品市场以及房地产市场等。BP神经网络是一种常用的机器学习方法，可以用于价格预测。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB编写BP神经网络的价格预测代码，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些训练数据和测试数据。训练数据应包含输入特征和对应的价格标签。特征可以是任何与价格相关的因素，例如交易量、市场指数等。标签则是我们要预测的价格。测试数据应包含与训练数据相同的特征，但没有价格标签。我们将根据训练数据来训练BP神经网络，并使用测试数据来评估其性能。

下面是MATLAB代码的实现：

% 步骤1：准备训练数据和测试数据
% 假设我们有以下训练数据和测试数据
trainData = [input1_train, input2_train, ...

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