BP神经网络(Backpropagation Neural Network)，也称为反向传播神经网络，是一种常见的人工神经网络模型，用于解决分类、回归和模式识别等问题。
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个节点(或称为神经元)。其中，输入层接收外部输入数据，隐藏层通过非线性函数对数据进行处理和转换，输出层产生最终的输出结果。连接每一层的神经元之间存在权重，这些权重在训练过程中被调整以实现模型的学习和优化。
要建立bp神经网络预测模型，首先需要确定输入层的特征数量和输出层的预测结果，然后选择合适的隐藏层神经元数量和激活函数。
接着通过随机初始化权重和偏置项，利用训练数据集进行前向传播和反向传播，通过梯度下降算法不断调整权重和偏置项，直到达到收敛状态。
最后，利用验证数据集检验模型的性能并进行调参，直到得到满意的预测准确度和泛化能力。
