1.模型原理
BP（Backpropagation）回归模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型，用于解决回归问题。它通过对输入和输出之间的非线性关系进行建模，可以用于预测连续型变量的值。
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神经网络结构：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-590844.html
- BP回归模型由一个或多个隐藏层组成，每个隐藏层包含多个神经元，以及一个输出层。
- 输入层接收输入特征，并将其传递给隐藏层。隐藏层通过激活函数对输入进行加权求和和非线性转换，然后将结果传递给下一层。
- 输出层接收隐藏层的输出，并将其通过一个激活函数映射为最终的预测值。
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前向传播：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-590844.html
- 在前向传播过程中，输入数据通过网络从输入层传递到输出层，每个层的神经元按照权重进行加权求和，并经过激活函数的非线性转换。
- 每个神经元的输入可以表示为：输入加权求和（weighted sum&
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