【Matlab】BP回归（Excel可直接替换数据）

1.模型原理

BP（Backpropagation）回归模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型，用于解决回归问题。它通过对输入和输出之间的非线性关系进行建模，可以用于预测连续型变量的值。

1. 神经网络结构：

   • BP回归模型由一个或多个隐藏层组成，每个隐藏层包含多个神经元，以及一个输出层。
   • 输入层接收输入特征，并将其传递给隐藏层。隐藏层通过激活函数对输入进行加权求和和非线性转换，然后将结果传递给下一层。
   • 输出层接收隐藏层的输出，并将其通过一个激活函数映射为最终的预测值。

2. 前向传播：

   • 在前向传播过程中，输入数据通过网络从输入层传递到输出层，每个层的神经元按照权重进行加权求和，并经过激活函数的非线性转换。
   • 每个神经元的输入可以表示为：输入加权求和（weighted sum）+ 偏置（bias）。
   • 假设输入层有n个神经元，隐藏层有m个神经元，输出层有一个神经元，那么可