人工神经元模型的数学表达讲得还挺系统，尤其是里面关于预测方法的部分，适合做数学建模的你参考参考。嗯，里面主要讲的是神经网络怎么用在实际预测上，像电力负荷、股票走势、订单需求这种都能用上。

文章本身不是长，但概念抓得挺准，比如BP 神经网络的原理、结构，还有隐层神经元数量怎么选这种细节，讲得比较清楚。不想自己从头建模型的，可以看看文末推荐的一堆资源。

比如你要做电力预测，推荐你直接去看这个基于 Elm 神经网络的电力负荷预测模型 MATLAB 源码；或者想玩点深一点的，可以去啃国防科大的神经网络课程资料，里面对阈值调整讲得蛮透。

另外，如果你用的是 MATLAB，那资源真的不少，股票预测的 BP 模型和Elman 网络预测电力负荷都挺值得一试，源码结构清晰，改起来也方便。

小波神经网络、灰色模型也有，看你项目需求怎么选。如果你还在选题，建议先通读一下预测模型综述，会对各种方法适用场景有更清楚的判断。

，这篇文章和配套资源对做数学建模、尤其是要用神经网络做预测的朋友来说，还是蛮实用的。如果你刚好在准备建模比赛或者论文，不妨一口气把这几个案例都过一遍。