基于C# .NET与Matlab接口和BP网络的汽车产量预测

为了提高软件预测系统的开发效率和精度,研究了误差反向传播神经网络(Error Back Propagation Neural Network,BPNN)在Matlab 2006a环境下的实现方法,采用迭代法选择神经网络训练参数。探讨了Matlab与C# .NET开发平台的接口技术,能成功实现C# .NET对Matlab神经网络工具箱的调用。以汽车产量预测为应用案例,开发了基于C# .NET和Matlab接口的神经网络预测系统。实验结果表明,该预测系统对汽车产量预测有着良好性能,接口技术的应用提高了软件开发效率。