我是一个新手，对于神经网络了解不多。我有很多问题不明白，很低级，可能让大家见笑了，但是如果大家有空能给我解答，我感激不尽。
我的问题是：用BP神经网络，进行某年产量预测。
比如这个理想化的时间序列是：
1900年 产量 0，1901年 产量 1，1902 年产量是2，......2000年的产量是2000。
也就是0 1 2 3 4 5 ........2000这个数列。
现在要求你预测2001年的产量。
我的问题是：（1）这个需要几个输入，几个输出，中间层个数如何确定呢？
还有，P是不是就是输入？T是不是就是输出？假设输入输出都是4，
（2）我的理解是用P=[ 0 1 2 3 ] T= [ 1 2 3 4 ]建立网络。对吗？然后训练，？对吗？用什么训练呢？是用P=[ 1 2 3 4 ] T= [ 2 3 4 5 ]训练一次，然后P=[ 2 3 4 5 ] T= [ 3 4 5 6 ]训练一次，然后.....P=[ 1996 1997 1998 1999 ] T= [ 1997 1998 1999 2000 ] 这样训练300多次，对吗？还是一次性给出P=[0 1 2 .... 1996 1997 1998 1999 ] T= [ 1 2 3..... 1997 1998 1999 2000 ] ,然后[net tr]=train(net ,P T)这样就训练一次？
（3），训练好了以后，是不是什么权值，阀值系统就给出了？然后如何预测呢？sim一下？还是再给出P T？我不知道如何用这个网络来预测
我是新手，我知道我问得很低级，可能让大家见笑了，但是如果大家有空能给我解答，我感激不尽。谢谢了。
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