1.模型原理

BP（Backpropagation）时间序列预测模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型，用于解决时间序列预测问题。它通过对时间序列数据的历史模式进行学习和建模，可以预测未来的数值。

以下是BP时间序列预测模型的详细原理：

1. 数据准备：

   • 时间序列数据通常是按照时间顺序排列的一系列观测值。
   • 首先，需要将时间序列数据进行预处理，包括平稳化（如差分或对数转换）和归一化（将数据缩放到某个特定范围）等。

2. 神经网络结构：

   • BP时间序列预测模型通常采用的是前馈神经网络结构，由一个或多个隐藏层和一个输出层组成。
   • 输入层通常包含一些历史时间步的观测值，而输出层用于预测未来的数值。
   • 隐藏层的神经元数量和层数是根据具体问题和数据集进行选择的。

3. 前向传播：

   • 在前向传播过程中，模型接收历史时间步的观测值作为输入，并通过网络从输入层传递