MATAB神经网络源码及数据分析中的变量筛选算法

MATAB神经网络源码及数据分析中的一种变量筛选算法，该算法采用MIV-BP方法进行变量选择。在神经网络建模和数据分析过程中，变量的选择对结果具有重要影响。变量的筛选可以帮助我们提高模型的准确性和效率，减少数据处理和计算量。通过该算法，我们可以从一组候选变量中选择出与目标变量相关性最高的变量，从而提高模型的性能。本文详细介绍了MIV-BP方法的原理和步骤，并给出了算法的MATAB实现源码。希望对需要进行数据分析和神经网络建模的研究人员和工程师有所帮助。