【神经网络】采用BP神经网络模型进行预测的主要思想是

 采用BP神经网络模型进行预测的主要思想是：先对原始数据按BP算法进行反复训练，训练完成后建立神经网络预测模型，再用建立好的预测模型进行所需预测。每次算法训练的过程由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成，输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层结构或者多隐层结构；最后隐层把信息传递到输出层各神经元，完成一次训练的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出的误差没有达到设定的指标时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到设定的最小误差范围内，或者到达预先设定的训练次数为止。