3、 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。

2、 实例为ART1神经网络模型在柴北缘-东昆仑造山型金矿预测的应用。 1.建立综合预测模型 柴北缘—东昆仑地区位于青海省的西部,是中央造山带的西部成员——秦祁昆褶皱系的一部分,是典型的复合造山带(殷鸿福等,1998)。

1、 传输函数采用logsig，训练函数采用trainlm，选用38组数据中的33组作为训练样本，5组作为检验样本。

4、 bp神经网络预测模型更难。 根据查询相关公开信息显示，bp神经网络预测模型通过过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。 是一种应用为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。