㈠ 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。
㈡ MATLAB神经网络拟合工具箱Neural Net Fitting实现回归预测
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。