要建立bp神经网络预测模型，首先需要确定输入层的特征数量和输出层的预测结果，然后选择合适的隐藏层神经元数量和激活函数。
接着通过随机初始化权重和偏置项，利用训练数据集进行前向传播和反向传播，通过梯度下降算法不断调整权重和偏置项，直到达到收敛状态。
最后，利用验证数据集检验模型的性能并进行调参，直到得到满意的预测准确度和泛化能力。
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