怎么制作一个神经网络模型

建立BP神经网络预测 模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据 2、训练数据预测数据提取及归一化 3、BP网络训练 4、BP网络预测 5、结果分析 现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。

第1步。 随机生成200个采样点用于训练 x=unifrnd(-5,5,1,200);y=unifrnd(-5,5,1,200);z=sin(x+y);第2步。 建立神经网络模型。 其中参数一是输入数据的范围，参数二是各层神经元数量，参数三是各层传递函数类型。

（2）BP神经网络结构设计 对于BP网络，对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐层的BP网络逼近，因而一个三层BP网络就可以完成任意的n维到m维的映射。

NodeNum=12; TypeNum=1;TF1='logsig'; TF2='purelin';设置一些初始参数，Epochs是迭代上限次数，NodeNum是第一个隐藏层的神经元个数，%TypeNum是几层。 TF1和TF2分别定义了几个传递函数。