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多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型
评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-538757.html
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预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现基于BP-Adaboost的BP神经网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； 4.data为数据集，excel数据，前7列输入，最后1列输出，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗
哈喽！小伙伴们，接着上篇回归预测之支持向量机回归预测，今天给大家带来MATLAB实现bp神经网络回归预测，本文主要是陈述BP神经网络实现过程，不在对原理进行讲解啦。需要代码的小伙伴可以私聊我！无偿。接下来进入正题啦！ bp神经网络回归预测实
效果一览 基本介绍 回归预测 | MATLAB实现GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图），输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；优化权值和阈值。 多指标评价，代码质量极高；excel数据，方便替换，运行环境2018及以上。 ---------------
效果一览 基本介绍 1.Matlab实现MPA-BP海洋捕食者算法优化BP神经网络多变量回归预测； 2.数据集为excel，输入6个特征，输出1个变量，运行主程序main.m即可，其余为函数文件，无需运行； 3.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标； 4.运行环
效果一览 基本介绍 回归预测 | MATLAB实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图），输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测； 多指标评价，代码质量极高；excel数据，方便替换，运行环境2018及以上。 程序设计 完整源码和数据获
效果一览 基本介绍 回归预测 | MATLAB实现SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图），输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测； 多指标评价，代码质量极高；excel数据，方便替换，运行环境2018及以上。 程序设计 完整源码和数据获
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参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1E5411E71z 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增
BP（Backpropagation）回归模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型，用于解决回归问题。它通过对输入和输出之间的非线性关系进行建模，可以用于预测连续型变量的值。 神经网络结构： BP回归模型由一个或多个隐藏层组成，每个隐藏层包含多个神经元，以及一个输出层。
