小引-BP神经网络
BP神经网络模型能够帮助我们实现对数据的预测、分类以及回归的需求。
在个人参加一些数学建模比赛的经历中，但凡用到神经网络模型的论文，都获得了较为不错的成绩。我认为如果对数学建模有兴趣的同学可以思考自己的论文能否套用这个模型，但我建议，只作为辅助模型使用，毕竟这是一个黑盒子，而且仅使用简单的BP神经网络预测效果可能也没有那么好，需要结合一些对数据的过滤技巧、使用改进的神经网络模型。
我这次给大家分享一下搭建网络模型每一步的细节：生成的代码，修改代码、利用程序进行预测。(由于自己的水平有限，本文只限于大家入门使用。)
具体步骤
【bp神经网络预测模型|bp神经网络数字识别matlab_MATLAB 手把手建立BP神经网络模型（一）】1 - 选择Neural Net Fitting
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2-从Inputs和Targets导入模型数据
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注：MATLAB中网络模型输入数据一般为矩阵，其中要特别注意样本和变量的行和列。
3-确定验证集和测试集
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4-确定隐藏层层数
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注：输出层和输入层在数据导入自动确定。
5-选择算法和开始训练
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6-查看网络性能
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本期结语
可以看到上述APP使用的过程中，无法对新的输入数据进行预测，因此下一期我将讲讲如何导出上面步骤建立的模型的程序，并且修改对应程序用于我们新数据的预测。
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