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xlsread在线播放_xlsread的用法(2024年11月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

xlsread

𐟧 BP神经网络回归预测的MATLAB实现 𐟓š 探索BP神经网络在回归预测中的应用！通过MATLAB编程，我们可以轻松创建并训练这样的网络。以下是一个简单的示例代码： 1️⃣ 首先，我们导入必要的数据集。这些数据将用于训练和测试神经网络。 ```matlab res = xlsread('数据集.xlsx'); ``` 2️⃣ 接下来，我们进行数据分析，确定训练集和测试集的划分。例如，我们可以使用70%的数据作为训练集，其余30%作为测试集。 ```matlab numSize = 0.7; % 训练集占比 trainData = res(1:ceil(numSize*size(res,1)),:); % 训练数据 testData = res(ceil(numSize*size(res,1))+1:end,:); % 测试数据 ``` 3️⃣ 现在，我们可以开始构建BP神经网络了。使用`layers`函数来创建网络结构，定义输入层、隐藏层和输出层的节点数量。 ```matlab % 例如，创建一个包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的简单网络结构 layers = [inputLayer(inputSize) hiddenLayer(hiddenSize) outputLayer]; ``` 4️⃣ 接下来，我们使用训练数据来训练网络。这通常涉及多次迭代，以优化网络的权重和偏差。 ```matlab % 训练网络代码（略）... ``` 5️⃣ 最后，我们使用测试数据来评估网络的性能。通过比较真实值和预测值，我们可以计算均方根误差（RMSE）等指标来衡量预测的准确性。 ```matlab % 测试网络代码（略）... ``` 𐟎‰ 通过以上步骤，我们可以实现BP神经网络的回归预测功能！赶快试试吧！

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