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⛄ 内容介绍
基于BP神经网络（Backpropagation Neural Network）的数据分类预测是一种利用BP神经网络模型来进行数据分类任务的预测和判别。以下是基于BP神经网络的数据分类预测的一般步骤：
- 数据准备：收集和整理用于分类预测的数据集，包括输入特征和对应的类别标签。确保数据集的质量和充分性。
- 数据预处理：对数据进行预处理，如归一化、标准化、特征工程等，以提高模型的训练效果和泛化能力。
- BP神经网络模型设计：设计一个合适的BP神经网络模型，包括输入层、隐藏层、输出层等。根据具体问题的特点，选择合适的激活函数和网络结构。
- 模型训练：使用准备好的数据集对BP神经网络模型进行训练。通过反向传播算法和优化器（如梯度下降）来最小化预测结果与实际类别标签之间的误差，以更新模型的权重和偏置。
- 模型评估：使用测试数据集对训练好的BP神经网络模型进行评估，计算分类准确率、精确率、召回率等评估指标，以评估模型的性能和泛化能力。
- 预测与分类：使用训练好的BP神经网络模型对新的输入数据进行预测和分类，得到分类结果。
- 模型优化：根据评估结果和实际需求，对BP神经网络模型进行优化和调整，如调整网络结构、增加正则化手段、调整学习率等，以提高模型的性能和准确度。
基于BP神经网络的数据分类预测可以应用于各种领域，如图像分类、文本分类、语音识别等，以实现对复杂数据的准确分类和判别。
⛄ 代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );%% 建立模型net = newff(p_train, t_train, 6);%% 设置训练参数net.trainParam.epochs = 1000; % 最大迭代次数net.trainParam.goal = 1e-6; % 目标训练误差net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率%% 训练网络net = train(net, p_train, t_train);%% 仿真测试t_sim1 = sim(net, p_train);t_sim2 = sim(net, p_test );%% 数据反归一化T_sim1 = vec2ind(t_sim1);T_sim2 = vec2ind(t_sim2);%% 数据排序[T_train, index_1] = sort(T_train);[T_test , index_2] = sort(T_test );T_sim1 = T_sim1(index_1);T_sim2 = T_sim2(index_2);%% 性能评价error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ;error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ;%% 绘图figureplot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {strcat('训练集预测结果对比：', ['准确率=' num2str(error1) '%'])};title(string)gridfigureplot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {strcat('测试集预测结果对比：', ['准确率=' num2str(error2) '%'])};title(string)grid%% 混淆矩阵figurecm = confusionchart(T_train, T_sim1);cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';cm.ColumnSummary = 'column-normalized';cm.RowSummary = 'row-normalized'; figurecm = confusionchart(T_test, T_sim2);cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';cm.ColumnSummary = 'column-normalized';cm.RowSummary = 'row-normalized';
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 阮翔.基于改进的 BP 神经网络库存预测模型及其应用研究[D].南昌航空大学[2023-07-17].DOI:CNKI:CDMD:2.1016.720801.
[2] 任恒杰.基于BP神经网络的短期负荷预测建模仿真[J].电气传动自动化, 2013, 035(006):19-22.
[3] 李萍,曾令可,税安泽,等.基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计[J].计算机应用与软件, 2008, 25(4):3.DOI:10.3969/j.issn.1000-386X.2008.04.056.
