神经网络外汇预测

① 神经网络预测方法

神经网络分析法是从神经心理学和认知科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力的处理方法。 什么是神经网络分析

② 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。

③ DPS软件的BP神经网络预测.怎样预测未来几年的数

BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

④ 采用什么手段使神经网络预测更加准确

1. 优化神经网络结构。如BP神经网络改变隐层神经元数量、训练算法等；

2. 使用其他神经网络。如Elman神经网络考虑了前一时刻的输出，比较适合用于预测，预测效果往往更好。RBF神经网络的训练速度很快，训练效果也很好。
   

3. 改进的神经网络算法。例如BP神经网络增加动量项、自适应学习率等措施，防止陷入局部极小影响预测效果。

4. 组合神经网络。取长补短，将全局搜索能力强的算法与局部逼近快的算法组合起来，如遗传算法优化初始权值，再训练。这种方法比较灵活，可以和许多算法融合。

5. 全面考虑影响因素。未来的预测值受许多因素影响，所以应该在基于历史数据的基础上，充分考虑各种因素，考虑得越周全，预知信息越多，预测效果一般更好。

⑤ bp神经网络预测和多元线性回归预测哪一个比较好

可以的，都输入输出，线性回归有确切模型出来，神经网络不一定有确切模型

⑥ 神经网络预测可以约束预测结果都是正数么

具体的预测结果是正是负，由处理的具体问题决定，不可能直接强制其符号。
但是在归一化过程中，可以选择是归一化至[-1，1]区间，还是[0，1]区间，这里的正负号是可控的。但是反归一化后的符号就是由具体问题决定的，不可能去限制。

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

⑦ 神经网络可以用来预测数据吗

网络的训练过程与使用过程了两码事。
比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。

⑧ 神经网络为什么可以预测

这个要视处理的问题而定，训练网络的样本是基于多少年的数据，相应预测的就是多少年的数据。例如电力负荷预测，当进行的是短期负荷预测时，输入的样本为最近几日的负荷数据，那么预测的自然是最近几日的，不可能再长。而进行长期负荷预测时，训练样本是以年为单位的负荷数据，就可以预测几年甚至数十年的负荷。再例如，进行人口增长预测，则一般是以多年预测为基础的。

⑨ matlab怎么利用神经网络做预测

利用matlab做神经网络预测，可按下列步骤进行：

1、提供原始数据

2、训练数据预测数据提取及归一化

3、BP网络训练

4、BP网络预测

5、结果分析

⑩ bp神经网络外汇储备预测的MATLAB编程

matlab里有函数的