**BP神经网络**，全称为Backpropagation Neural Network，是一种广泛应用的人工神经网络模型，尤其在预测和分类问题中占据重要地位。它采用反向传播算法进行训练，通过不断调整权重来最小化预测误差，从而实现对输入数据的精确映射。
在BP神经网络中，**隐含层（Hidden Layer）**是网络结构的关键组成部分，它位于输入层和输出层之间，负责对输入数据进行非线性转换，以模拟复杂的数据模式。**隐含层层数的确定**是一项挑战性的任务，因为它直接影响到网络的学习能力和泛化能力。增加隐含层层数可以提高网络的表达能力，但可能导致过拟合；反之，若层数过少，可能无法捕获数据中的复杂关系。
**双隐含层BP神经网络**意味着网络包含两个隐含层，这样的设计通常用于处理更为复杂的任务，因为它能更好地逼近非线性函数。在某些情况下，两层隐含层已经足够捕获大部分实际问题中的复杂结构，同时避免了过拟合的风险。
在本资料中，"基于双隐含层BP神经网络的预测"可能指的是利用这种网络结构对某种时间序列数据或者其它类型的数据进行预测。预测可能是未来的趋势、值或者其他变量，比如股票价格、天气状况、销售量等。
而"bp神经网络隐含层层数的确定"这部分内容可能探讨了如何选择合适的隐含层节点数量以及如何确定网络的总层数。通常，这涉及到实验和试错，或者使用正则化技术来平衡模型复杂度与泛化性能。
至于提供的**MATLAB源码**，它是实现BP神经网络的编程语言，MATLAB因其强大的数值计算和可视化功能，常被用于神经网络的建模和训练。源码可能包含了网络结构定义、训练过程、数据预处理、误差反向传播算法的实现，以及结果评估等关键部分。
这个压缩包文件提供了关于如何使用双隐含层BP神经网络进行预测，并确定最佳隐含层层数的MATLAB实现。学习和理解这些源码可以帮助我们深入掌握神经网络的训练过程，以及如何在实际问题中应用神经网络进行预测。
