本文介绍了如何使用MATLAB的Neural Network Toolbox构建一个BP神经网络模型来预测温度。通过训练历史温度数据，设置网络结构和训练参数，完成预测并进行可视化，展示了神经网络在数据预测中的应用。
神经网络在数据预测和模式识别方面具有广泛的应用。BP（Backpropagation）神经网络是一种常见的神经网络模型，它通过反向传播算法来训练网络，使其能够对输入数据进行学习和预测。在本文中，我们将使用MATLAB编写一个基于BP神经网络的温度预测模型。
首先，我们需要准备一些训练数据。假设我们有一些历史温度数据，包括日期和温度值。我们将使用这些数据来训练我们的神经网络模型，并使用该模型来预测未来的温度。
下面是一个示例训练数据集：
% 训练数据
日期 = [1, 2, 3, 4, 
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