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基于BP神经网络的数据回归预测是一种常见的机器学习方法，用于处理回归问题。回归问题的目标是根据输入数据预测连续的数值输出。在这种预测中，BP神经网络通过前向传播和反向传播算法自动学习输入数据与输出之间的映射关系，并能够在新的输入数据上进行预测。下面详细介绍其原理：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-609811.html
BP神经网络基本结构：
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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
预测效果 基本介绍 MATLAB实现基于SVM-RFE-BP支持向量机递归特征消除特征选择算法结合BP神经网络的多输入单输出回归预测，输出为选择的特征序号 Chinese: Options：可用的选项即表示的涵义如下 -s svm类型：SVM设置类型(默认0) 0 – C-SVC 1 --v-SVC 2 – 一类SVM 3 – e -SVR 4 – v-SVR -t 核函
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 文章概述 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。 部分源码
数据为案例数据 。103行样本，7输入1输出数据。 训练集数据的R2为：0.9022 测试集数据的R2为：0.87266 训练集数据的MAE为：1.8189 测试集数据的MAE为：2.1658 训练集数据的MBE为：-0.00088469 测试集数据的MBE为：0.3059 数据与无工具版本相同，数据顺序也相同。 训练集数据的R2为：1 测试
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7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 文章概述 多元回归预测 | Matlab白鲸算法(BWO)优化BP神经网络回归预测,BWO-BP回归预测,多变量输入模型 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。 部分源码
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
