该文件为“BP预测温度模型”压缩包，创建日期为2019年10月14日。

简介：
本文件旨在实现利用BP神经网络对温湿度进行预测。本次仿真中，预测模型采用了8*8*8*1的结构，输入数据则涵盖了359天的观测结果，每个小时记录一个数据，因此每天的数据量为24个。其中，350天的数据被用作训练样本，用于调整BP网络模型的权值和阈值；剩余4天则作为测试样本，以评估3天左右温湿度预测值的准确性。 总体而言，本次训练呈现出比上次仿真更为精度的效果，相关系数可达0.8左右（数值越接近1表明仿真结果越优良），预测值与实际值的点状图呈现出近似于主对角线的分布状态，均方误差（MSE）可控制在0.01以内。此外，BP神经网络的预测输出图也清晰地展现了预测值的变化趋势与期望值的基本一致性。 然而，本次仿真仍存在一些不足之处：首先，未对学习率和附加动量等参数进行调整未能有效解决BP网络收敛速度较慢的问题；其次，没有采用全局优化算法以规避BP网络容易陷入局部极值点的现象。 尽管类似的基于BP神经网络进行预测的模型已广泛存在于文献中，但大多数应用集中在风力发电等领域。 可能是该BP模型源于上世纪40年代的提出之作；我本人并未查阅到有针对温湿度预测的类似模型。 因此，该代码完全是基于自身改写的成果，并经过充分验证确保其运行可靠性。 现在我将此代码分享给各位同仁，希望能帮助大家节省宝贵的研究时间去探索更为复杂的算法方案。