基于k折交叉验证的BP神经网络回归预测MATLAB代码 代码注释清楚。 main为主程序，可以读取EXCEL数据，使用换自己数据集。 很方便，初学者容易上手。

最近在学习BP神经网络，想着怎么把它应用到实际的数据预测中。BP神经网络虽然原理简单，但实际操作起来还是需要不少细节处理，尤其是数据预处理和模型调参部分。今天，我决定写一个基于k折交叉验证的BP神经网络回归预测代码，方便以后复用。

代码结构

整个代码分为两个部分：main.m 和 bpneuralnetwork.m。main.m 是主程序，负责数据读取、预处理和结果展示；bpneuralnetwork.m 是BP神经网络的封装函数，方便调用。

主程序：`main.m`

数据读取

首先，我需要从Excel文件中读取数据。假设数据存储在data.xlsx中，第一列为标签，其余列为特征。

% 读取数据
data = readtable('data.xlsx');
X = data(:, 2:end); % 特征
y = data(:, 1); % 标签

数据预处理

为了保证神经网络的训练效果，数据需要进行归一化处理。这里使用mapminmax函数，将数据映射到[-1, 1]区间。

% 数据归一化
[X_normalized, PS] = mapminmax(X, -1, 1);
y_normalized = mapminmax(y, -1, 1, 0); % 保持比例因子，方便后续反归一化

数据划分

使用k折交叉验证，将数据集划分为训练集和验证集。这里选择5折交叉验证。

% k折交叉验证
k = 5;
cv = cvpartition(size(X, 1), 'KFold', k);

网络训练与验证

定义网络参数，包括隐层节点数、训练函数和训练参数。

% 网络参数
hidden_layer_size = 10;
trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法
epochs = 500;
learning_rate = 0.01;

模型训练与性能评估

% 初始化性能指标
rmse = zeros(k, 1);

% 训练和验证
for i = 1:k
    fprintf('Training fold %d\n', i);
    idx = cv.test(i);
    
    % 划分训练集和验证集
    train_idx = ~idx;
    X_train = X_normalized(train_idx, :);
    y_train = y_normalized(train_idx, :);
    X_test = X_normalized(idx, :);
    y_test = y_normalized(idx, :);
    
    % 训练网络
    net = bp_neural_network(X_train, y_train, hidden_layer_size, trainFcn, epochs, learning_rate);
    
    % 预测
    y_pred = net(X_test);
    
    % 计算RMSE
    rmse(i) = sqrt(mean((y_test - y_pred).^2));
end

% 显示平均性能
fprintf('Average RMSE: %.4f\n', mean(rmse));

BP神经网络封装函数：`bp_neural_network.m`

function net = bp_neural_network(X, y, hidden_layer_size, trainFcn, epochs, learning_rate)
    % 创建网络
    net = feedforwardnet(hidden_layer_size, 'trainlm');
    net.layers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 输出层使用线性激活函数
    net.trainFcn = trainFcn;
    net.trainParam.epochs = epochs;
    net.trainParam.lr = learning_rate;
    
    % 训练网络
    [net, tr] = train(net, X, y);
end

代码分析

1. 数据读取与预处理：这部分代码比较简单，主要使用了MATLAB内置的readtable和mapminmax函数。需要注意的是，标签和特征的归一化要保持一致，方便后续反归一化。

1. k折交叉验证：使用cvpartition函数可以方便地划分数据集。交叉验证的好处是可以充分利用数据，避免过拟合。

1. 网络参数设置：隐层节点数、训练函数和训练参数都需要根据具体问题调整。这里选择了Levenberg-Marquardt算法（trainlm），因为它收敛速度快，适合中小规模数据集。

1. 模型训练与验证：在训练过程中，需要注意网络的收敛情况。如果训练时间过长或效果不佳，可能需要调整隐层节点数或学习率。

1. 性能评估：使用均方根误差（RMSE）作为评估指标，能够直观反映模型的预测精度。

总结

这个代码实现了一个基于k折交叉验证的BP神经网络回归预测模型，适合初学者使用。代码结构清晰，注释详细，方便修改和扩展。如果你的数据集较小，或者特征维度不高，这个模型应该能取得不错的效果。

基于k折交叉验证的BP神经网络回归预测MATLAB代码 代码注释清楚。 main为主程序，可以读取EXCEL数据，使用换自己数据集。 很方便，初学者容易上手。

当然，BP神经网络也有一些不足之处，比如容易陷入局部最优，训练时间较长等。如果有条件的话，可以尝试使用更高级的算法，比如深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来提升模型性能。