Ⅰ MATLAB BP神经网络工具箱使用步骤
MATLAB BP神经网络工具箱的使用步骤如下：
一、数据导入与预处理 1.1 导入所需数据：点击MATLAB界面的“数据管理器”，导入预测目标数据和相关特征数据。 1.2 选择数据文件并保存：选择并保存数据文件，确保数据格式清晰。 1.3 将表格数据转换为数组格式：利用内置函数table2array，将表格数据转换为数组格式，以便神经网络工具箱处理。
二、构建神经网络模型 2.1 选择开始构建：打开“Neural Net Fitting”工具，选择开始构建神经网络模型。 2.2 选定数据集：在界面中设置预测集、测试集比例，通常设置为70%、15%、15%。 2.3 选择隐含层神经元数量：根据实际需求，在模型参数设置中调整隐含层神经元数量，通常范围为5到15个。 2.4 选择训练方法：选择训练方法，一般使用默认的训练方法，但可以根据模型性能尝试其他选项。 2.5 检查拟合优度与误差直方图：完成模型训练后，检查拟合优度与误差直方图，以优化神经元数和算法选择，获得最佳拟合效果。 2.6 保存模型和结果：保存模型和结果，在工作区中查看详细信息。
三、模型预测与参数查看 3.1 输入样本数据进行预测：使用内置函数sim进行预测，输入样本数据，确保格式正确。 3.23.5 查看模型内部参数：获取输入层到隐含层的权值、阈值，以及隐含层到输出层的相应参数。 3.63.7 查看各层的传递函数：查看各层的传递函数，有助于深入了解模型的工作机制。