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利用MATLAB 进行BP神经网络的预测（含有神经网络工具箱）
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进行预测，本文结合实际数据，选取了常用的BP神经网络算法，其算法原理，因网上一大堆，所以在此不必一一展示，并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文，运用matlab 2016a,给出了下面的代码，并最终进行了预测
clc
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close all
%bp 神经网络的预测代码
%载入输出和输入数据
load C:\Users\amzon\Desktop\p.txt;
load C:\Users\amzon\Desktop\t.txt;
%保存数据到matlab的工作路径里面
save p.mat;
save t.mat;%注意t必须为行向量
%赋值给输出p和输入t
p=p;
t=t;
%数据的归一化处理，利用mapminmax函数，使数值归一化到[-1.1]之间
%该函数使用方法如下：[y,ps] =mapminmax(x,ymin,ymax)，x需归化的数据输入，
%ymin，ymax为需归化到的范围，不填默认为归化到[-1,1]
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