附件是一个电力系统负荷预测的BP神经网络预测案例，所有数据都已经归一化，可以直接运行。
BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
我对matlab一点也不懂，想问一下预测用的几组数据该写在哪，被预测的数据应该写在哪，谢谢
追答p是训练的输入，t是训练的输出，p_test是预测时的输入，t_test是预测时的输出，当然这些只是变量名。必须先看MATLAB相关教材，没有基础的知识是做不好这个的，我也和你说不清。
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