MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文介绍了如何利用BP神经网络在MATLAB中实现时间序列预测，通过创建用户友好的GUI界面，提供数据选择、参数配置和结果展示功能。模型采用前向传播和反向传播算法，支持多种超参数调整，并通过多种评估指标（如R²、MAE、MSE等）对模型性能进行全面评估。项目的特点包括用户友好的GUI界面、高性能的预测模型、详细的性能评估和良好的可扩展性。 适合人群：具备一定的MATLAB编程基础，对时间序列预测和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于金融市场的预测、销售数据分析、气候变化建模、生产过程监控等领域的数据预测任务。项目不仅展示了BP神经网络的实际应用，还提供了一个方便易用的工具。 其他说明：未来的改进方向包括探索其他深度学习模型（如LSTM、GRU）、增强数据预处理功能和支持在线学习能力。同时提醒注意数据集的质量和超参数的选择对模型性能的影响。