多层前向神经网络预测方法在数学建模中的应用

构造多层前向神经网络的预测方法，挺适合数学建模用的，是你想拿 BP 网络在 MATLAB 里练练手的时候。这套代码思路清晰，结构也不复杂：输入层、隐层、输出层走一遍，快就能跑出结果。

BP 神经网络的核心逻辑其实不难，关键是你要理解每一层怎么传值怎么反向传播。这套实现方式在 数学建模 里用得比较多，尤其是那种预测类的问题，比如交通流量预测、销售预测啥的。

代码写得还挺规整，函数划分清楚，变量命名也好懂。你只要稍微熟一点 MATLAB 的基本语法，比如feedforwardnet、train这些常用函数，基本就能顺着跑通。

我建议你配合下面几个资源一起看，效果更好：

• BP 神经网络详解神经网络数学模型解析 —— 基础概念讲得全
• BP 神经网络 —— 快速上手的入门材料
• MATLAB 代码示例 —— 实际代码怎么写，看这个
• 使用 Matlab 实现 BP 神经网络 —— 整体实现流程
• BP 神经网络代码优化 —— 跑慢了？来看优化思路

如果你是刚接触 BP 网络的，还不熟怎么用 MATLAB 写神经网络，可以先把这些代码跑通，再尝试加层、调学习率、改激活函数这些玩法。