一、作品详细简介
1.1 附件文件夹程序代码截图
全部完整源代码，请在个人首页置顶文章查看：
学行库小秘_CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm=1000.2115.3001.5343
1.2 各文件夹说明
1.2.1 main.m 主函数文件
以下是对该ANN神经网络回归预测模型MATLAB代码的详细分步解释，涵盖了从数据导入到模型评估的完整流程：
1. 数据导入与预处理
- 功能 ：加载名为数据集 .xlsx 的Excel文件，将数据存储到矩阵res中。
2. 数据分析与数据集划分
- 关键操作：
- 按7:3比例划分训练集和测试集
- 通过randperm随机打乱数据，避免顺序偏差
- 计算输入特征维度 f_ = 总列数 - 输出列数
3. 训练集 / 测试集分割
- 数据结构 ：P_train 和P_test 为**[** 特征维度 × 样本数 **]**的矩阵，符合MATLAB神经网络输入要求
4. 数据归一化
- 目的：消除特征量纲差异，加速网络收敛
- 方法 ：使用mapminmax进行最小-最大归一化
- 关键点 ：测试集必须使用训练集的归一化参数(ps_input , ps_output)
5. 神经网络模型构建
- 网络类型 ：patternnet默认用于分类任务（但此处被用于回归）
- 注意 ：更合适的回归网络应为feedforwardnet 或fitnet
- 结构：单隐藏层（50个神经元），输出层为softmax（需调整）
6. 训练参数配置
- 参数说明：
- 最大迭代1000次
- 目标误差10⁻⁶
- 学习率0.001（Adam/SGD等优化器使用）
7. 网络训练
- 过程：使用归一化后的训练数据调整网络权重
- 算法：默认使用Scaled Conjugate Gradient (SCG)
8. 模型预测
- 输出 ：得到归一化后的预测值t_sim1 和t_sim2
9. 结果反归一化
- 作用：将预测值转换回原始数据量纲
- 参数 ：使用输出归一化时保存的ps_output
10. 性能评估指标
- 关键指标：
- RMSE：衡量预测值与真实值的偏差（越小越好）
- R²：模型解释能力（0~1，越大越好）
- MAE：绝对误差平均值（鲁棒性强）
- MBE：系统偏差方向（正值为高估，负值为低估）
11. 可视化结果
(1) 预测值 - 真实值对比图
- 红色*****：真实值
- 蓝色o：预测值
- 标题显示RMSE值
(2) 散点图与理想拟合线
- 散点越接近黑色虚线y=x，预测越准确
- 可直观判断是否存在系统偏差
关键改进建议
- 网络类型选择：
- 回归任务应使用feedforwardnet 或fitnet
- 修改方案：
- 数据划分优化：
- 推荐使用cvpartition进行分层抽样或交叉验证
- 特征工程：
- 增加特征选择/降维步骤（如PCA）
- 处理缺失值和异常值
- 超参数调优：
- 使用贝叶斯优化或网格搜索调整隐藏层大小、学习率等
- 模型验证：
- 添加K折交叉验证
- 绘制学习曲线诊断过拟合
代码执行流程总结：
此代码实现了完整的神经网络建模流程，但需注意网络类型与任务匹配性，以及更严谨的验证机制。
图 2 main.m 主函数文件部分代码
1.2.2 数据集文件
数据集为Excel数据csv格式文件，可以方便地直接替换为自己的数据运行程序。原始数据文件包含7列特征列数据和1列输出标签列数据，一共包含103条样本数据，具体如图所示。
二、代码运行结果展示
该代码实现了一个基于人工神经网络的数据回归预测模型。
首先，它导入并预处理数据集，包括随机打乱顺序、划分70%训练集和30%测试集，并进行归一化处理；
其次，构建并训练单隐藏层（50个神经元）的人工神经网络模型，设置训练参数包括1000次迭代和0.001学习率；
最后，对训练集和测试集进行预测，通过反归一化得到最终结果，计算并展示RMSE、R²、MAE、MBE等评估指标，同时绘制预测值与真实值的对比曲线和散点图进行可视化分析。
三、注意事项 :
1.程序运行软件推荐Matlab 2018B版本及以上；
2.所有程序都经过验证，保证程序可以运行。此外程序包含简要注释，便于理解。
3.如果不会运行，可以帮忙远程运行原始程序以及讲解和其它售后，该服务需另行付费。
- 代码包含详细的文件说明，以及对每个程序文件的功能注释，说明详细清楚。
5.Excel数据，可直接修改数据，替换数据后直接运行即可。