㈠ MATLAB BP神經網路工具箱使用步驟
MATLAB BP神經網路工具箱的使用步驟如下：
一、數據導入與預處理 1.1 導入所需數據：點擊MATLAB界面的「數據管理器」，導入預測目標數據和相關特徵數據。 1.2 選擇數據文件並保存：選擇並保存數據文件，確保數據格式清晰。 1.3 將表格數據轉換為數組格式：利用內置函數table2array，將表格數據轉換為數組格式，以便神經網路工具箱處理。
二、構建神經網路模型 2.1 選擇開始構建：打開「Neural Net Fitting」工具，選擇開始構建神經網路模型。 2.2 選定數據集：在界面中設置預測集、測試集比例，通常設置為70%、15%、15%。 2.3 選擇隱含層神經元數量：根據實際需求，在模型參數設置中調整隱含層神經元數量，通常范圍為5到15個。 2.4 選擇訓練方法：選擇訓練方法，一般使用默認的訓練方法，但可以根據模型性能嘗試其他選項。 2.5 檢查擬合優度與誤差直方圖：完成模型訓練後，檢查擬合優度與誤差直方圖，以優化神經元數和演算法選擇，獲得最佳擬合效果。 2.6 保存模型和結果：保存模型和結果，在工作區中查看詳細信息。
三、模型預測與參數查看 3.1 輸入樣本數據進行預測：使用內置函數sim進行預測，輸入樣本數據，確保格式正確。 3.23.5 查看模型內部參數：獲取輸入層到隱含層的權值、閾值，以及隱含層到輸出層的相應參數。 3.63.7 查看各層的傳遞函數：查看各層的傳遞函數，有助於深入了解模型的工作機制。
㈡ 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。