㈠ matlab神經網路工具箱預測數據在哪
在matlab。打開matlab，通過導入數據，輸入「輸入數據」（input），以及「輸出數據」（output），可以看到工作區已經出運吵碰現了兩個數據。MATLAB是美國MathWorks公司出品的商旁談業數學軟碰悔件，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環。
㈡ matlab怎麼打開神經網路工具箱
1單擊Apps，在搜索框中輸入neu，下方出現了所有神經網路工具箱。neural net fitting 是我們要使回用的神答經網路擬合工具箱。
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在下界面中點擊next
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單擊load example data set，得到我們需要的測試數據。
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單擊import
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單擊next
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單擊next
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數字「10」表示有10個隱含層。單擊next。
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單擊train，開始訓練。
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訓練過程跳出的小窗口。
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訓練結果。其中MSE表示均方差，R 表示相關系數。單擊next。
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這里可以調整神經網路，也可以再次訓練。單擊next。
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在這里，可以保存結果。如果不需要，直接finish。
㈢ MATLAB神經網路擬合工具箱Neural Net Fitting實現回歸預測
本文講解在MATLAB軟體中利用神經網路擬合（Neural Net Fitting）工具箱實現回歸預測的具體方法。首先，導入數據時通過readtable()函數從Excel讀取數據，隨後將因變數Y與自變數X准備就緒。對於多個自變數，需合並放置於單一變數X中。
接著，運行MATLAB軟體並選擇「APP」→「Neural Net Fitting」打開工具箱。在「Neural Network Start」界面，選擇輸入與輸出數據。通過滑鼠在MATLAB工作區找到對應變數，確保數據維度正確設置。
繼續點擊「Next」，進入數據集劃分界面。在此選擇驗證集與測試集比例，一般數據量少時採用6:2:2比例，數據量大時則為98:1:1，依據實際情況調整。
接著，點擊「Next」進入神經網路結構配置界面。僅能配置隱藏層神經元數量，默認為1層，不能修改。對於隱藏層數量，建議先填寫默認值10，根據模型精度與運行時間進行二次調整。
點擊「Next」後，進入神經網路模型訓練界面。選擇訓練演算法，提供三種選項：Levenberg-Marquardt演算法、Bayesian regularization演算法、Scaled conjugate gradient backpropagation演算法。結合數據特性，一般優先選擇Levenberg-Marquardt演算法。
訓練模型後，界面顯示訓練結果窗口與精度評定指標數值。如對模型不滿意，可多次重復訓練並調整參數重新構建模型。若模型基本滿意，點擊「Next」進入模型調整界面，可進一步優化模型。
繼續點擊「Next」，進入解決方案部署界面。此界面提供代碼生成、關鍵參數保存等功能。選擇「Generate Scripts」自動生成MATLAB代碼，簡化後續模型訓練。在「Save Data to Workspace」中保存模型參數，以便未來直接調用模型。
保存完畢後，點擊「Finish」退出神經網路擬合工具箱。系統若未保存任何代碼或參數，會彈出提示確認退出。