MATLAB实现BP神经网络多变量时间序列预测(考虑历史特征的影响，多指标、多图输出)（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要：本文档提供了使用MATLAB及其深度学习工具箱实现BP神经网络来预测多变量时间序列的具体步骤，涉及到了数据准备工作流程，模型训练以及利用模型来进行最终预测的实现过程，同时还提供了详实的数据集供读者实验和学习，以便于更好的理解和上手这个机器学习模型和技术。通过一系列的可视化的预测图表对比了真实与预测值之间的关系，并提出了后续改进的方向。 适用人群：有一定MATLAB基础并且希望在时间序列分析或者BP神经网络建模等领域有所深入的学习的研究人员和技术从业者。 使用场景及目标：使用该材料可以掌握用MATLAB做时间序列的BP神经网络预测的基本方法，适用于气候、经济等多个时间序列研究领域的探索与研究。 其他说明：注意数据集的选择和预处理阶段对于模型效果的重要性和影响力，适当的调整网络架构如隐藏层数量、最大迭代周期等可以帮助提高最终模型的表现效果。