导读：其次，确认一下你需要使用什么工具箱，直接在工作窗口中输入就可以调用了，如果不知道调用命令，可以在图形界面用鼠标选择就好了。最后，放一个图，一目了然，本人用的是2015b这个版本，主界面上有个应用程序，直接选择就可以了，可以根据自己的需要排序，本人常用神经网络，所以就摆在第一位了。

原理就是：建立网络-数据归一化-训练-预测-数据反归一化。附件是电力负荷预测的例子，可以参考。 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)。