将数据集保存在矩阵data中
在APP页面找到Neural Net Fitting
3.输入与目标均为 data，Samples are 选择 Matrix rows
4.训练集和验证集的百分比可以自定义，一般默认
三种算法，各有优劣，一般默认第一个，点击Train进行训练
4.点击Performance
5.以此图为例，13.1572代表误差，误差越低越好，可以通过retrain和改变算法来降低误差
6.点击regression
7.三张图分别代表训练集验证集和综合数据的拟合程度，越接近1 效果越好
8.点击next三次
9.点击save results将训练网络保存到matlab工作区
10.若在工作区看到以下三个变量代表保存成功
1预测示例代码如下
% 写一个循环，预测接下来的十个样本的辛烷值
% 注意要将指标变为列向量，然后再用sim函数预测
predict_y = zeros(10,1); % 初始化predict_y
for i = 1: 10
result = sim(net, new_X(i,:)');
predict_y(i) = result;
end
disp('预测值为：')文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-458394.html
disp(predict_y)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-458394.html
到了这里，关于数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
