1、第一步我们首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络,可以进行学习和存储输入输出映射关系，不需要去建立数学方程式，是一种常用的神经网络模型，BP神经网络的构建主要分为三步，如下图所示：
3、第三步下面我们通过实例来介绍BP神经网络的使用，在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T，·通过“newff(m足毂忍珩inmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'trainrp');”构建BP神经网络，“[net,tr]=train(net,P,T);”进行网络训练，“sim(net,P)”得到仿真预测值，完整代码如下图所示：
5、第五步我们也可以看一下命令行窗口中的输出结果，X是BP神经网络仿真值，和输出值已经非常逼近了，如下图所示：
