① 神經網路預測方法
神經網路分析法是從神經心理學和認知科學研究成果出發,應用數學方法發展起來的一種具有高度並行計算能力、自學能力和容錯能力的處理方法。 什麼是神經網路分析
② 如何用BP神經網路實現預測
BP神經網路具有任意復雜的模式分類能力和優良的多維函數映射能力,解決了簡單感知器不能解決的異或(Exclusive OR,XOR)和一些其他問題。從結構上講,BP網路具有輸入層、隱藏層和輸出層;從本質上講,BP演算法就是以網路誤差平方為目標函數、採用梯度下降法來計算目標函數的最小值。
③ DPS軟體的BP神經網路預測.怎樣預測未來幾年的數
BP(Back Propagation)神經網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出,是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路,是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系,而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用梯度下降法,通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值,使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層(input)、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。
④ 採用什麼手段使神經網路預測更加准確
優化神經網路結構。如BP神經網路改變隱層神經元數量、訓練演算法等;
使用其他神經網路。如Elman神經網路考慮了前一時刻的輸出,比較適合用於預測,預測效果往往更好。RBF神經網路的訓練速度很快,訓練效果也很好。
改進的神經網路演算法。例如BP神經網路增加動量項、自適應學習率等措施,防止陷入局部極小影響預測效果。
組合神經網路。取長補短,將全局搜索能力強的演算法與局部逼近快的演算法組合起來,如遺傳演算法優化初始權值,再訓練。這種方法比較靈活,可以和許多演算法融合。
全面考慮影響因素。未來的預測值受許多因素影響,所以應該在基於歷史數據的基礎上,充分考慮各種因素,考慮得越周全,預知信息越多,預測效果一般更好。
⑤ bp神經網路預測和多元線性回歸預測哪一個比較好
可以的,都輸入輸出,線性回歸有確切模型出來,神經網路不一定有確切模型
⑥ 神經網路預測可以約束預測結果都是正數么
具體的預測結果是正是負,由處理的具體問題決定,不可能直接強制其符號。
但是在歸一化過程中,可以選擇是歸一化至[-1,1]區間,還是[0,1]區間,這里的正負號是可控的。但是反歸一化後的符號就是由具體問題決定的,不可能去限制。
人工神經網路(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象, 建立某種簡單模型,按不同的連接方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。神經網路是一種運算模型,由大量的節點(或稱神經元)之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數,稱為激勵函數(activation function)。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值,稱之為權重,這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式,權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近,也可能是對一種邏輯策略的表達。
⑦ 神經網路可以用來預測數據嗎
網路的訓練過程與使用過程了兩碼事。
比如BP應用在分類,網路的訓練是指的給你一些樣本,同時告訴你這些樣本屬於哪一類,然後代入網路訓練,使得這個網路具備一定的分類能力,訓練完成以後再拿一個未知類別的數據通過網路進行分類。這里的訓練過程就是先偽隨機生成權值,然後把樣本輸入進去算出每一層的輸出,並最終算出來預測輸出(輸出層的輸出),這是正向學習過程;最後通過某種訓練演算法(最基本的是感知器演算法)使得代價(預測輸出與實際輸出的某范數)函數關於權重最小,這個就是反向傳播過程。
您所說的那種不需要預先知道樣本類別的網路屬於無監督類型的網路,比如自組織競爭神經網路。
⑧ 神經網路為什麼可以預測
這個要視處理的問題而定,訓練網路的樣本是基於多少年的數據,相應預測的就是多少年的數據。例如電力負荷預測,當進行的是短期負荷預測時,輸入的樣本為最近幾日的負荷數據,那麼預測的自然是最近幾日的,不可能再長。而進行長期負荷預測時,訓練樣本是以年為單位的負荷數據,就可以預測幾年甚至數十年的負荷。再例如,進行人口增長預測,則一般是以多年預測為基礎的。
⑨ matlab怎麼利用神經網路做預測
利用matlab做神經網路預測,可按下列步驟進行:
1、提供原始數據
2、訓練數據預測數據提取及歸一化
3、BP網路訓練
4、BP網路預測
5、結果分析
⑩ bp神經網路外匯儲備預測的MATLAB編程
matlab里有函數的