DNN深度神经网络模型做多输入单输出的拟合预测建模。 程序内注释详细直接替换数据就可以使用。 程序语言为matlab，需求版本为2018及以上。 程序直接运行可以出拟合预测图，迭代优化图，线性拟合预测图，多个预测评价指标。

DNN深度神经网络模型做多输入单输出的拟合预测建模

DNN深度神经网络模型作为一种能够处理复杂非线性问题的神经网络，已经在许多领域被广泛应用，例如语音识别、计算机视觉、自然语言处理等。本文将介绍DNN深度神经网络模型在多输入单输出的拟合预测建模中的应用。

该模型使用matlab语言编写，要求版本为2018及以上。程序内注释详细，直接替换数据就可以使用。程序能够直接运行，产生拟合预测图、迭代优化图、线性拟合预测图以及多个预测评价指标。

首先，我们需要确定输入变量和输出变量的数量，并将它们放入数据集中。数据集应该包含一个矩阵X，它是输入变量的观测值矩阵，以及一个矩阵Y，它是输出变量的观测值矩阵。数据集可以通过读取数据文件或从数据库中获取数据来创建。

接下来，我们需要利用matlab自带的深度神经网络工具箱建立模型。该工具箱提供了许多不同类型的神经网络，并可以自动训练和优化神经网络构架。在本文中，我们将使用一个具有自适应学习率和L2正则化的反向传播神经网络算法，也称为BP神经网络算法。

在建立模型时，我们需要设置网络的层数和每层节点的数量。层数和节点数量的选择应该根据数据的复杂性和样本的大小来确定。我们还需要选择一个激活函数作为神经元间的转移函数。在本文中，我们将选择常用的Sigmoid函数。

建立模型后，我们需要将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于验证模型的预测能力。为了避免过度拟合，我们需要在训练期间引入正则化。在本文中，我们将使用L2正则化方法。

训练模型后，我们可以使用测试集来评估模型的预测能力。我们将使用R2和均方根误差(RMSE)作为预测评价指标。R2用于评估模型对观测值的解释能力，而RMSE则用于评估模型预测误差的大小。

最后，我们可以使用模型来预测新的输入变量的输出变量。我们将使用matlab绘图工具箱来绘制拟合预测图、迭代优化图和线性拟合预测图。

综上所述，本文介绍了DNN深度神经网络模型在多输入单输出的拟合预测建模中的应用。该模型使用matlab语言编写，能够自动训练和优化神经网络构架，适用于处理复杂非线性问题。同时，本文还介绍了模型的评估指标和预测能力的评估方法。我们希望本文能够为读者提供有关DNN深度神经网络模型的知识，并帮助他们更好地应用该模型解决实际问题。

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