MATLAB神经网络拟合工具箱Neural Net Fitting实现回归预测

发布网友发布时间：2024-09-27 03:37

共1个回答

热心网友时间：2024-10-06 04:39

本文讲解在MATLAB软件中利用神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱实现回归预测的具体方法。首先，导入数据时通过readtable()函数从Excel读取数据，随后将因变量Y与自变量X准备就绪。对于多个自变量，需合并放置于单一变量X中。

接着，运行MATLAB软件并选择“APP”→“Neural Net Fitting”打开工具箱。在“Neural Network Start”界面，选择输入与输出数据。通过鼠标在MATLAB工作区找到对应变量，确保数据维度正确设置。

继续点击“Next”，进入数据集划分界面。在此选择验证集与测试集比例，一般数据量少时采用6:2:2比例，数据量大时则为98:1:1，依据实际情况调整。

接着，点击“Next”进入神经网络结构配置界面。仅能配置隐藏层神经元数量，默认为1层，不能修改。对于隐藏层数量，建议先填写默认值10，根据模型精度与运行时间进行二次调整。

点击“Next”后，进入神经网络模型训练界面。选择训练算法，提供三种选项：Levenberg-Marquardt算法、Bayesian regularization算法、Scaled conjugate gradient backpropagation算法。结合数据特性，一般优先选择Levenberg-Marquardt算法。

训练模型后，界面显示训练结果窗口与精度评定指标数值。如对模型不满意，可多次重复训练并调整参数重新构建模型。若模型基本满意，点击“Next”进入模型调整界面，可进一步优化模型。

继续点击“Next”，进入解决方案部署界面。此界面提供代码生成、关键参数保存等功能。选择“Generate Scripts”自动生成MATLAB代码，简化后续模型训练。在“Save Data to Workspace”中保存模型参数，以便未来直接调用模型。

保存完毕后，点击“Finish”退出神经网络拟合工具箱。系统若未保存任何代码或参数，会弹出提示确认退出。