参考附件的程序，这是个电力负荷预测的程序（数据已归一化）。你的问题有25个变量，那输入节点设为25即可。由于输入变量较多，隐层节点数也可以适当取大一点。
BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
内容全部来源于网络收集，如有侵权，请联系网站删除：QQ：24596024