基于神经网络的时间序列预测是一种广泛应用的方法，可以利用神经网络模型对时间序列数据进行建模和预测。

基于神经网络的时间序列预测步骤如下：

1. 数据准备：将时间序列数据转化为监督学习问题的形式，确定输入和输出特征。类似其他机器学习算法，需要将时间序列数据转化为训练样本，以便用于模型的训练和预测。

2. 网络结构设计：确定神经网络的结构。常用的神经网络模型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network），循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）等。对于时间序列预测任务，RNN和其变体（如长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU）能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。

3. 特征提取：将训练样本输入到神经网络中，通过网络的前向传播过程，神经网络能够自动学习和提取输入序列中的重要特征。

4. 模型训练：使用训练数据对神经网络模型进行训练。可以使用优化算法，如随机梯度下降（SGD）或Adam等，来最小化模型的预测误差，并调整模型参数。

5. 模型评估：使用测试数据对训练好的神经网络模型进行性能评估。可以使用各种指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，来度量模型预测结果与真实值之间的差异。

6. 预测结果：使用训练好的神经网络模型对未来的时间序列数据进行预测。

需要注意的是，神经网络的性能和效果可能受到网络结构、超参数选择和训练数据量等因素的影响。为了取得更好的预测结果，可以通过调整神经网络的层数、神经元数量和学习率等超参数来优化模型。此外，其他技术手段，如序列填充、标准化、特征工程和模型集合等，也可以在必要时结合使用，以提高预测性能和准确度。