基于BP神经网络的预测程序

简介：
本项目开发了一种基于BP（反向传播）神经网络算法的预测程序，能够高效准确地处理非线性系统建模及时间序列预测问题。 BP神经网络预测程序中的`test_flowoutput`变量代表测试集的输出数据。其中第一行的第一个数值表示的是在预测日1点的预计用水量；第二个数值则对应于预测日2点，以此类推直到该行最后第24个数据，它表示了当日的最后一小时即第24点的预计用水量。 `test_input`变量代表测试集的输入数据。每一行的第一个值是与`test_flowoutput`第一行第一个值相对应的数据，这个数值描述的是预测日前一天1点的实际用水情况；而同一列中的第二行则表示了该日一周前即预测日前7天同时间（也就是前一天）的用水量记录。 对于`test_input`中每一行的第二个数据，则对应于`test_flowoutput`第一行第二个数据，这代表的是在预测日前一天2点的实际用水情况；同样地，第二行的数据则描述了该日一周前即预测日前7天同时间（也就是前一天）的情况。此模式适用于测试集中的所有输入和输出数据对，每一行为24个时长单位的记录。