神经网络预测如何用BP神经网络实现预测

神经网络预测  时间:2021-06-07  阅读:()

用神经网络时间序列做预测,预测结果整体还好基本误差都非常小,但是偶尔的几个预测值的误差大的也离谱

0.00002和0.30相差1.5W倍,这肯定是不行的,太不稳定。

看看是不是忘记对数据进行归一化?没归一化的话,会导致数量级大的输入的权值占主导地位,弱化其他输入向量维的作用。

如果不是归一化的原因,看看是不是网络结构有问题,例如改变隐层节点数、改变输入向量结构,或者干脆换种神经网络。

我用bp神经网络做预测,可是每次预测出来的结果都不一样,且差的比较多,要怎么办?

初始值不一样,结果可能相差很大。

还有bp网络的收敛速度很慢。

不知道你的训练函数是什么。

样本一般来说越多越好,但是多了训练就更慢了。

神经网络能对数据进行预测吗 数学建模

神经网络本身就是数学的逼近模型,网络最早是由数学中的函数逼近技术而来,按照统计学规律,组合成线性叠加网络,从中分析出一些现实中高度非线性的模型,神经网络本身就是个数学建模,只是经过整理后更容易进行工程实践了,至于预测那是当然可以的

如何用BP神经网络实现预测

BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR,XOR)和一些其他问题。

从结构上讲,BP网络具有输入层、隐藏层和输出层;从本质上讲,BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。

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