神经网络预测如何用BP神经网络实现预测

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。