神经网络预测matlab代码

代码
描述
load('trainingData.mat');
加载训练数据。
net = feedforwardnet([10 10]);
创建一个前馈神经网络，具有 10 个输入神经元、两个 10 神经元隐藏层和 1 个输出神经元。
net.trainParam.epochs = 1000;
设置训练迭代次数为 1000。
net = train(net, trainingData.inputs, trainingData.targets);
使用训练数据训练神经网络。
output = net(testData.inputs);
使用神经网络对测试数据进行预测。
mse = mean((output - testData.targets).^2);
计算预测与实际输出之间的均方误差。

专业角度介绍：神经网络预测 MATLAB 代码
使用 MATLAB 进行神经网络预测涉及以下主要步骤：
数据加载：加载训练和测试数据。
神经网络创建：使用 feedforwardnet 函数创建一个前馈神经网络，指定其架构和参数。
神经网络训练：使用训练数据和 train 函数训练神经网络，设置训练迭代次数和学习率等参数。
模型评估：使用测试数据评估训练好的神经网络的性能，通常通过计算均方误差（MSE）或其他指标来实现。
MATLAB 提供了强大的工具和函数来实现这些步骤，使其成为进行神经网络预测的有效平台。