BP 网络的曲线逼近能力蛮强的，适合一些非线性的问题。如果你在用 MATLAB 搞建模或者函数拟合，不妨试试这个思路。它通过反向传播不断优化权重，模型能自适应数据的走势，效果还挺不错的。而且 MATLAB 的工具也比较全，像feedforwardnet和train这些函数，用起来也不难。

三层结构的神经网络，输入层、隐藏层、输出层，结构比较清晰。你只要把训练数据好，比如归一化一下，喂进模型里，就能开始训练。响应也快，调参也方便。像激活函数、学习率这些参数，neuralnet都能帮你配好，省了不少麻烦。

如果你喜欢自己动手写逻辑，那就用自定义函数。从初始化权重、前向传播，到反向传播和梯度下降，一步步来，虽然稍微复杂点，但控制力强，适合进阶练习。

文中还提到了一个叫job的文件，估计是数据源或者源码。你打开看下格式，看看是怎么搭的网络结构。这个对理解整套流程挺有的。

要是你对神经网络还不太熟，可以先看看这些相关文章，像非线性系统建模、用遗传算法优化 BP这些内容都比较实用，案例讲得也蛮清楚。

，想在 MATLAB 里快速上手 BP 神经网络，搞定非线性拟合问题，这份教程还挺值得一看的。如果你正好也在做类似的项目，可以参考一下。