二分类与多分类预测的BP神经网络模型
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简介：
本研究探讨了利用BP（反向传播）神经网络进行数据分类的应用，特别关注其在二分类及多分类问题中的建模能力。通过优化算法和架构设计，探索提高预测准确性的方法。
BP神经网络分类模型支持二分类及多分类预测的Matlab代码：
1. 无需理解代码细节即可直接替换数据使用。
2. 提供了详细的注释以帮助学习者更好地掌握相关知识。
3. 包括详尽的操作指南，便于用户上手操作。
4. 能自动计算最合适的隐含层神经元数量。
5. 图形输出精美全面，包含多种类型的图表结果展示。
6. 多种误差评估指标齐全，包括但不限于SSE、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，并能自动计算预测准确率及相关系数R等关键性能参数。
7. 支持从Excel数据集导入训练样本，直接替换表格中的数据即可使用。
8. 用户可以自由设置测试集中所需的数据量。
9. 注释了结果在Matlab的工作区中显示。
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