基于BP神经网络的数据预测仿真

基于BP神经网络的数据预测仿真

BP神经网络是一种常用的人工神经网络，具有良好的学习能力和逼近能力，在数据预测方面得到了广泛应用。本文将介绍如何使用Matlab实现基于双隐含层的BP神经网络数据预测，并通过仿真分析模型效果。

首先，我们需要准备好数据集。假设我们已经有了一组时间序列数据，如下：

data = [1.23, 1.45, 1.67, 1.89, 2.01, 1.87, 1.73, 1.59, 1.45, 1.31];

接下来，我们需要对数据进行归一化处理，以便将其输入到神经网络中进行训练。我们可以使用下面的代码实现归一化处理：

data_norm = (data - min(data)) / (max(data) - min(data));

接下来，我们需要构建BP神经网络模型。为了提高预测精度，我们使用双隐含层的神经网络。神经网络的结构如下所示：

net = feedforwardnet([10, 5]);

其中，[10, 5] 表示神经网络双隐层分别包含10和5个神经元。接下来，我们需要将数据集拆分成训练集和测试集，并将其输入到神经网络中进行训练。我们可以使用下面的代码实现：

train_data = data_norm(1:8);
test_data = data_norm(9:end);

net = train(net, train_data, train_data);

predicted_data = net(test_data);