bp神经网络交叉验证算法和确定最佳隐含层节点个数matlab 程序

bp神经网络交叉验证算法和确定最佳隐含层节点个数matlab 程序，直接运行即可。
数据excel格式，注释清楚，效果清晰，一步上手。

YID:6859628310735572

标题：BP神经网络交叉验证算法与最佳隐含层节点选择

摘要：
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，其模型结构简单、模拟能力强，广泛应用于各个领域。因为隐含层节点的数量直接影响着网络的预测性能，因此如何选择最佳的隐含层节点数成为了BP神经网络预测模型的关键问题。本文介绍了使用交叉验证方法来确定最佳的隐含层节点数，并提供了MATLAB程序代码，让读者可以轻松上手。

1. 算法原理

BP神经网络交叉验证算法是通过交叉验证来确定网络的最佳隐含层节点数。首先，在训练集中分出一部分数据作为验证集，然后以不同的隐含层节点数作为模型参数进行训练与验证，得到不同隐含层节点数下的模型误差。最终，选择误差最小的隐含层节点数作为网络的最佳节点数。

2. 数据处理

本文使用的数据为Excel格式，数据中应该含有至少一个输入变量和一个输出变量，数据集大小应不小于200个样本。数据需要预处理，包括数据清洗和预处理特征。特别需要注意的是，数据应该被规范化，使其范围处于0到1之间