BP 神经网络预测：原理、应用与实战指南
简介：本文旨在深入探讨 BP（反向传播）神经网络在预测领域的应
用原理与实践操作，结合案例为读者提供一份实用的预测模型构建
与调优指南。
一、BP 神经网络概述
BP 神经网络，即反向传播神经网络，是一种多层前馈网络，其特点
是通过反向传播算法对网络中的权值和阈值进行调整，使得网络的
实际输出值与期望输出值之间的误差达到最小。BP 神经网络具有强
大的非线性映射能力，可以逼近任何复杂的非线性函数，因此在预
测领域具有广泛的应用前景。
二、BP 神经网络预测原理
BP 神经网络预测的基本原理是通过学习历史数据中的规律，建立输
入与输出之间的映射关系，进而对未知数据进行预测。在训练过程
中，网络通过不断调整权值和阈值，使得输出层的实际输出值逐渐
接近期望输出值。当训练达到预设的精度要求时，网络即可用于预
测新的数据。
三、BP 神经网络预测模型构建
1. 数据准备
