本問主要以預測秦皇島煤炭價格為目標，通過問題一中不同因素對其影響權重的大小以及神經網絡算法，建立價格預測模型。BP神經網絡模型處理信息的基本原理是：輸入信號，通過中間節點（隱層點）作用于輸出節點，經過非線性變換，產生輸出信號，網絡訓練的每個樣本包括輸入向量和期望輸出量t，網絡輸出值y與期望輸出值t之間的偏差，通過調整輸入節點與隱層節點的連接強度值和隱層節點與輸出節點之間的連接強度以及閾值，使誤差沿梯度方向下降，經過反復學習訓練，確定與最小誤差相對應的網絡參數（權值和閾值），訓練即告停止。此時經過訓練的神經網絡即能對類似樣本的輸入信息，自行處理輸出誤差最小的經過非線性轉換的信息。