时间序列预测 BP 神经网络

时间序列预测是指根据过去的数据，预测未来的数据。BP神经网络是一种常见的神经网络模型，可以用于时间序列预测。

BP神经网络的训练过程可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。

前向传播是指将输入数据沿着网络的连接逐层传递，直到输出层。在每一层中，输入值经过一个激活函数的处理，生成输出值。

反向传播是指通过计算输出误差，将误差从输出层向输入层进行反向传播，并根据误差更新网络中各个节点的权重值，以提高网络的预测准确性。

在时间序列预测中，BP神经网络可以使用历史数据作为输入，预测未来的数据。具体来说，可以将时间序列数据按照时间顺序排列，使用前一段时间的数据作为输入，预测下一个时间点的数据。通过不断调整神经网络的参数，可以提高预测的准确性。