BP神经网络通过反向传播算法不断调整权重和偏置，使网络输出接近预期结果，从而提高预测准确率。

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种广泛应用的人工神经网络，主要用于解决分类和回归问题，它通过反向传播算法进行训练，可以自动调整网络权重，从而提高预测准确率，以下是BP神经网络提高准确率的功能介绍：

1、自动学习和适应

BP神经网络具有自学习和自适应的能力，可以根据输入数据的特征自动调整网络权重，从而更好地拟合数据，这使得BP神经网络在处理复杂非线性问题时具有较高的准确率。

2、多层结构

BP神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元，这种多层结构使得BP神经网络能够学习到数据的多层次特征，从而提高预测准确率。

3、非线性激活函数

BP神经网络使用非线性激活函数（如Sigmoid、Tanh等）作为神经元的激活函数，这使得网络能够学习到数据的非线性关系，从而提高预测准确率。

4、反向传播算法

BP神经网络采用反向传播算法进行训练，该算法通过计算网络输出与实际输出之间的误差，然后反向传播误差，更新网络权重，这种训练方法使得网络能够快速收敛，提高预测准确率。

5、批处理和随机梯度下降

BP神经网络支持批处理和随机梯度下降两种训练方法，批处理方法可以提高训练速度，而随机梯度下降方法可以在一定程度上避免陷入局部最优解，从而提高预测准确率。

6、正则化和优化

BP神经网络可以通过添加正则化项（如L1、L2正则化）来防止过拟合，从而提高预测准确率，还可以使用各种优化算法（如Adam、RMSprop等）来加速网络训练，提高预测准确率。

7、超参数调优

BP神经网络的性能很大程度上取决于网络结构和超参数（如学习率、隐藏层神经元数量等），通过对超参数进行调优，可以进一步提高网络的预测准确率。

8、集成学习

BP神经网络可以通过集成学习方法（如Bagging、Boosting等）来提高预测准确率，集成学习通过组合多个神经网络的预测结果，可以降低模型的方差和偏差，从而提高预测准确率。