Ⅰ 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。
Ⅱ 怎麼使用matlab擬合工具箱curve fitting
使用MATLAB擬合工具箱Curve Fitting的方法如下：
一、打開Curve Fitting工具箱
二、導入數據
三、選擇擬合方程
四、查看擬合結果
五、分析擬合結果
六、高級選項
七、保存和導出
通過以上步驟，即可在MATLAB中使用Curve Fitting工具箱進行數據擬合。根據數據的實際情況和擬合需求，可以靈活調整擬合方程的類型、次數以及權重等參數，以獲得最佳的擬合效果。
Ⅲ 如何使用matlab中的工具箱
調用方式一：
點擊主窗口左下角start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool 單擊，就可以打開擬合工具箱.
調用方式二：
在上一步中，我們在start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool ，到這里的時候，會看到在其後面有一個簡寫 cftool 如下圖，這就是我們的擬合工具箱調用命令函數。在MATLAB主窗口中輸入cftool ，回車，同樣可以打開擬合工具箱。
工具箱的使用：
擬合工具箱打開之後，如下，我們就可以進行多種曲線擬合了。
關於MATLAB擬合工具箱等，一些工具箱的詳細用法，由於篇幅的有限，在我的其他經驗中都會陸續給出，有興趣的可以查看。
非自帶工具箱，需另外下載，然後按照一定的步驟導入，導入後一般不能像上面工具箱一樣，通過界面操作，一般都通過函數使用。由於工具箱的導入有幾個小的細節需要注意，所以在我的其他經驗中，關於如何導入工具箱，我也進行了詳細的介紹。
Ⅳ 用matlab擬合工具箱擬合函數後，如何求這個函數的積分
復制擬合結果（擬合函數及系數），寫成完整的表達式，然後用int（）函數計算積分。函數使用格式
int('f(x)') 求不定積分
int('f(x)',a,b) 求定積分