编写bp神经网络matlab程序代码预测2011年的结果;

编写BP神经网络的MATLAB程序代码可以用于预测2011年的结果。

首先，需要准备好输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及训练集和测试集的数据。

接下来，可以使用MATLAB中的神经网络工具箱来创建BP神经网络。可以通过以下命令创建一个具有指定神经元数量的三层神经网络：

net = newff(inputs, targets, hiddenSizes)

其中，inputs是训练集的输入数据，targets是训练集的目标数据，hiddenSizes是一个包含隐藏层每个神经元数量的数组。

然后，可以使用MATLAB中的train函数来训练BP神经网络，直到收敛或达到预设的训练次数。可以通过以下命令进行训练：

net = train(net, inputs, targets)

训练完成后，可以使用BP神经网络进行预测。可以通过以下命令来预测2011年的结果：

predictedResult = sim(net, testData)

其中，testData是2011年的输入数据。

最后，可以将预测结果与实际结果进行对比和评估，以确定BP神经网络的预测准确性。

需要注意的是，以上只是一个简单的框架示例，实际编写BP神经网络的MATLAB程序代码需要根据具体问题的数据和要求进行调整和完善。