MATLAB神经网络案例分析：MIV与BP神经网络变量筛选

深入理解MIV和BP神经网络在变量筛选中的应用

这份资源提供了使用MATLAB进行神经网络变量筛选的案例分析，着重探讨MIV（平均影响值）和BP神经网络两种方法。

MIV方法：

* MIV是一种评估输入变量对输出变量影响程度的统计方法。

* 通过分析变量对模型输出的影响程度，识别并剔除冗余或不相关的变量，从而简化模型并提升其性能。

BP神经网络方法：

* BP神经网络是一种常用的机器学习算法，可用于回归和分类问题。

* 通过训练BP神经网络模型，并分析各输入变量对模型输出的贡献度，可以实现变量筛选。

这份资源包含多个案例，涵盖了不同领域的数据和问题，展示了MIV和BP神经网络方法在变量筛选中的实际应用。