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基于MATLAB神经网络工具箱的智能数据拟合预测控制系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB神经网络工具箱构建智能系统，实现高精度数据拟合、未来趋势预测和自动控制决策。系统自动训练神经网络模型，提升非线性数据处理与智能控制效率。
详 情 说 明
基于MATLAB神经网络工具箱的数据拟合与预测控制系统
项目介绍
本项目是一个基于MATLAB神经网络工具箱开发的智能数据分析与控制系统。系统集成了数据拟合、时间序列预测和模型预测控制（MPC）三大核心功能，能够自动构建并训练神经网络模型，实现对非线性系统的精准建模。通过完整的训练-验证-测试流程，系统可生成高质量的预测结果，并基于预测信息进行优化控制决策，为工业过程控制、金融预测等场景提供完整的解决方案。
功能特性
- 智能神经网络建模：支持多层感知机（MLP）等网络结构，可灵活配置隐藏层数量和神经元个数
- 自适应训练算法：集成多种反向传播算法（如Levenberg-Marquardt、贝叶斯正则化等），支持学习率自适应调整
- 多维度性能评估：提供拟合优度（R²）、均方误差（MSE）等多种统计指标，全面评估模型性能
- 预测置信区间：基于历史误差分布生成预测值的置信区间，量化预测不确定性
- 模型预测控制：将神经网络预测模型嵌入MPC框架，实现基于优化的智能控制
- 交互式可视化：提供数据拟合图、预测趋势图、控制效果对比图等多种可视化分析界面
使用方法
数据准备
准备训练数据集，包括输入特征矩阵（N×M维）和对应的目标输出向量，确保数据格式符合要求。参数配置
设置网络结构参数（隐藏层数量、神经元个数）、训练参数（学习率、迭代次数）和控制参数（预测时域、控制约束）。模型训练与验证
运行系统主程序，系统将自动完成数据预处理、网络初始化、模型训练和验证过程，并输出训练误差曲线和性能指标。预测与控制
输入新的预测数据特征，系统将生成未来趋势预测；结合控制目标，系统可计算最优控制序列并可视化控制效果。系统要求
- MATLAB版本：R2018b或更高版本
- 必需工具箱：Neural Network Toolbox, Optimization Toolbox, Control System Toolbox
- 内存要求：至少4GB RAM（大型数据集建议8GB以上）
- 磁盘空间：至少500MB可用空间
文件说明
主程序文件作为系统的核心控制单元，实现了完整的项目工作流程。它负责协调数据加载与预处理、神经网络模型的构建与训练配置、预测计算与置信区间估计、以及基于模型预测控制的优化决策生成。该文件还集成了结果可视化功能，能够生成训练过程曲线、数据拟合对比图、多步预测趋势展示和控制效果分析图表，为用户提供直观的性能评估界面。
