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基于MATLAB的MIC-BP最大互信息系数特征选择与BP神经网络回归预测(含完整代码及数据)

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简介：
本研究采用MATLAB实现最大互信息系数（MIC）进行特征选择，并结合BP神经网络进行回归预测，附有完整代码和实验数据。 在Matlab环境下实现基于MIC-BP最大互信息系数的数据特征选择算法结合BP神经网络进行数据回归预测的完整程序及示例数据如下： 1. 使用最大互信息系数（MIC）作为特征选择方法，对选定特征实施回归预测。 2. 提供一个多输入单输出模型，适用于多特征输入情况。直接替换数据后即可使用该模型进行预测。 3. 包含了预测对比图、误差分析图和相关性分析图的生成代码。 运行环境要求为Matlab 2018及以上版本。经过MIC特征选择算法处理之后，保留下来的特征序号是：152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159 和 160。 以下是模型评价结果： - 平均绝对误差（MAE）:0.27482 - 均方误差（MSE）：0.13341 - 均方根误差（RMSEP）：0.36525 - 决定系数(R^2) ： 0.94425 - 剩余预测残差 (RPD): 4.2536 - 平均绝对百分比误差(MAPE): 0.0031803

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    本研究采用MATLAB实现最大互信息系数（MIC）进行特征选择，并结合BP神经网络进行回归预测，附有完整代码和实验数据。 在Matlab环境下实现基于MIC-BP最大互信息系数的数据特征选择算法结合BP神经网络进行数据回归预测的完整程序及示例数据如下： 1. 使用最大互信息系数（MIC）作为特征选择方法，对选定特征实施回归预测。 2. 提供一个多输入单输出模型，适用于多特征输入情况。直接替换数据后即可使用该模型进行预测。 3. 包含了预测对比图、误差分析图和相关性分析图的生成代码。 运行环境要求为Matlab 2018及以上版本。经过MIC特征选择算法处理之后，保留下来的特征序号是：152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159 和 160。 以下是模型评价结果： - 平均绝对误差（MAE）:0.27482 - 均方误差（MSE）：0.13341 - 均方根误差（RMSEP）：0.36525 - 决定系数(R^2) ： 0.94425 - 剩余预测残差 (RPD): 4.2536 - 平均绝对百分比误差(MAPE): 0.0031803
     
  • 基于BP神经网络的MATLAB数据回归预测分析
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    本研究采用BP（反向传播）神经网络在MATLAB平台进行数据分析与模型构建，聚焦于复杂数据集的回归预测问题。通过优化算法参数，提升了模型对非线性关系的学习能力和预测精度，在多个实际案例中展现出良好的应用效果和广阔的应用前景。 1. 本视频展示了如何使用Matlab实现BP神经网络进行数据回归预测，并提供了完整源码和相关数据。 2. 实现内容涉及多变量输入与单变量输出的数据回归预测任务。 3. 在评价模型效果时，采用了R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）以及根均方误差（RMSE）等指标进行综合评估。 4. 视频中还展示了拟合效果图和散点图以直观地展示预测结果与实际数据之间的关系。 此外，所使用的Excel版本无具体限制，但推荐使用2018B或更新的版本。
     
  • 基于DBN-BP的深度置信网络与BP神经网络的多输入单输出回归预测（含Matlab完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合深度信念网络(DBN)和反向传播(BP)神经网络的模型，用于处理复杂系统的多输入单输出(MISO)回归预测问题。文中详细介绍了DBN-BP框架的设计原理，并通过Matlab实现了完整的源代码及数据集，验证了该方法在提高预测精度方面的有效性。 DBN-BP深度置信网络结合BP神经网络进行多输入单输出的回归预测（包含Matlab完整源码和数据）
     
  • 基于BP神经网络的回归预测数据分析（含Matlab程序及数据）
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    本研究运用BP神经网络进行回归预测分析，并提供详细的Matlab程序和相关数据集，适用于科研与教学。 基于BP神经网络的数据回归预测（包括Matlab完整程序和数据）
     
  • 基于MATLAB的MIC-BP-AdaBoost数据特征选择与分类预测方法研究
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    本研究探讨了利用MATLAB平台下的MIC-BP-AdaBoost算法进行高效的数据特征选择及分类预测的方法，旨在提升机器学习模型性能。 在Matlab环境中实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测方法。该程序适用于多输入单输出模型，能够处理多个特征的输入，并且可以直接替换数据使用。 具体内容包括： 1. 利用最大互信息系数（MIC）进行数据特征选择和分类预测。 2. 实现了多特征输入模型，用户可以方便地直接更换数据来运行新的实验。 3. 提供了分类效果展示图以及混淆矩阵图作为结果可视化工具。 4. 该算法在经过特征选择后保留了9个最重要的特征（其序号分别为1, 3, 5, 7, 8, 9, 10, 11 和12）。 运行此程序的最低要求是Matlab版本为2018及以上。
     
  • 基于Matlab的WOA-BP算法优化BP神经网络进行多变量回归预测(含完整源码及数据)
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    本研究运用MATLAB平台，结合鲸鱼优化算法（WOA）改进传统BP神经网络模型，以增强多变量回归预测性能。提供代码和实验数据支持实践应用。 1. 本项目使用Matlab实现WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络进行多变量回归预测，并提供完整源码及数据集； 2. 数据以excel格式存储，包含7个输入特征与一个输出变量，运行主程序main.m即可执行，其余为函数文件无需单独运行； 3. 该模型通过调整神经网络的权值和偏置实现优化，命令窗口会显示RMSE、MAPE、MAE及R2等评价指标；建议使用Matlab2018b及以上版本进行环境配置； 4. 面向对象：计算机科学、电子信息工程以及数学等相关专业的大学生，在课程设计、期末项目或毕业论文中可作为参考案例； 5. 作者是一位资深算法工程师，长期从事于智能优化算法、神经网络预测及信号处理等领域的Matlab与Python仿真工作。
     
  • 【BP预测回归】利用灰狼算法优化BP神经网络进行数据回归预测（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一种结合灰狼算法与BP神经网络的数据回归预测方法，并附有详细的MATLAB实现代码，适用于科研和工程应用。 版本：matlab2014/2019a，内含运行结果。 领域涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MatLab仿真项目。 内容涵盖标题所示的主题，并提供相关介绍。欲了解更多详情，请访问博主主页搜索博客。 适合人群：本科及硕士等阶段的教研学习使用。 博主简介：热爱科研工作的MATLAB开发者，注重技术和个人修养的同时提升，在MATLAB项目的合作方面欢迎交流探讨。
     
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    本项目提供了一个使用Matlab编写的基于BP（Backpropagation）神经网络的数据预测程序。通过优化算法调整权重，实现对数据趋势的有效预测，适用于多种数据分析场景。 这段文字描述了一个用BP神经网络进行数据预测的MATLAB源代码。该代码可以直接运行，并且详细地实现了神经网络预测过程，而无需调用工具箱，这有助于初学者理解神经网络的工作原理。此外，代码简洁易懂，希望能对MATLAB爱好者有所帮助。
     
  • 【BP回归预测】利用MATLAB进行BP神经网络的数据回归预测【附带Matlab源码 2836期】
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