本文介绍了如何使用MATLAB中的神经网络工具箱构建BP神经网络，进行多步时序预测。首先准备时间序列数据，将其划分为训练集和测试集。然后创建一个具有10个隐藏神经元的网络模型，并设置训练参数，通过训练数据进行训练，用测试数据评估预测性能。最后指出，实际应用可能需要根据具体问题进行调整和优化。
时序预测是一种重要的时间序列分析任务，可以用于预测未来一系列连续时间点的数值。BP（Backpropagation）神经网络是一种常用的机器学习算法，可以用于时序预测。在本文中，我们将使用MATLAB来实现基于BP神经网络的多步时序预测。
首先，我们需要准备一些训练数据。假设我们有一个时间序列数据集，其中包含过去的数值观测值。我们的目标是基于这些过去的观测值来预测未来一系列连续时间点的数值。我们将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。
接下来，我们将使用MATLAB中的神经网络工具箱来构建BP神经网络模型。以下是一个示例代码，展示了如何创建和训练一个具有单隐藏层的BP神经网络：
% 步骤1：准备数据
% 这里假设你已经准备好了训练数据和测试数据
% 步骤2：创建BP神经网络模型
net = feedforwardnet(10
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