BP神经网络预测代码是一种基于反向传播算法的人工神经网络实现，用于解决分类或回归预测问题。以下是对代码的典型描述：该代码首先构建了一个包含输入层、隐藏层和输出层的BP神经网络结构。通过初始化权重和偏置参数，定义激活函数（如Sigmoid或ReLU）以及损失函数（如均方误差）。训练阶段采用反向传播算法，利用梯度下降优化器迭代调整网络参数。代码包含数据预处理（如归一化）、训练集/测试集划分、模型训练和预测评估等完整流程。最终输出预测结果及模型性能指标（如准确率、RMSE等），并可实现对新数据的预测功能。