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神经网络预测什么
如何用
神经网络
进行时间序列
预测
视频时间 1990:20
神经网络预测
(利用机器学习算法实现准确预测未来趋势)
答:
7.使用神经网络模型进行预测:在完成训练和测试后
,我们可以使用神经网络模型进行预测。预测结果可以帮助我们了解未来股票价格的趋势。
神经网络
适合
什么预测
答:
我们将我们平常看到的
神经网络
转90度来看。最下层(输入层)信息逐渐到上层(输出层)时候可以得到一个
预测
结果。其中起到关键作用的就是中间的隐藏层。那么可以理解为隐藏层有
什么
作用导致了整个神经网络可以进行预测。我们耳熟能详的解释是,隐藏层具有提取特征的能力。那么如何理解这个提取特征的能力?我们...
BP
神经网络
在地面沉降
预测
中的应用
答:
从图8.35可以看出,
训练后的BP网络能很好地逼近给定的目标函数。说明该模型的泛化能力较好,模拟的结果比较可靠
。通过该模型模拟了6个沉降点在2003和2004年的沉降量(表8.16),可以看出2003年和2004年模拟值和实际拟合较好,两年的平均相对误差均小于20%,说明BP神经网络可以用来预测地面沉降的趋势。表8....
想做
预测
数据,希望通过算法来得到结果。有可能需要matlab或者python的...
答:
你想通过训练来
预测
数据,一般可以通过BP人工
神经网络
来实现。人工神经网络是由若干个神经元相互连接组成一个比较大的并行互联的网络,其结构为拓扑结构。实现步骤:1、输入和输出数据;2、创建网络;3、划分训练,测试和验证数据的比例设定;4、训练网络;5、根据训练结果,预测未来数据 下图为用BP神经网络...
径向基
神经网络
怎么
预测
变量重要性
答:
1、基于权重值的重要性排名:在训练完成后,对于每一个神经元,可以计算其对应的权重值。根据权重值的大小,可以对输入变量进行重要性排名,权重值较大的变量重要性较高。2、基于梯度下降的重要性排名:在RBF
神经网络
中,每个输入变量都会对应一个权重系数,可以通过计算这些权重系数的梯度值,来确定每个...
如何利用机器学习算法
预测
股市短期波动性?
答:
1.
神经网络
:神经网络是一种能够自我学习的算法,它可以利用历史数据识别价格模式,并
预测
未来价格变化。在股市预测中,神经网络通常使用多层感知器模型。2.支持向量机:支持向量机通过构建决策边界来寻找预测模式。它们可以使用监督学习的方法,通过识别价格模式来预测未来价格变化。3.随机森林:随机森林是一种...
神经网络
bp算法可以对样本进行预测,具体是
预测什么
?
答:
无论是为了建模还是为了计算,首先基本度量单位要同一,
神经网络
是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和
预测
的,归一化是同一在0-1之间的统计概率分布;当所有样本的输入信号都为正值时,与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小,从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况,加快...
人工
神经网络
一般用于
预测
多少年的数据
答:
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...
神经网络
模型用于解决
什么
样的问题
答:
(1)、市场价格
预测
:人工
神经网络
可以通过建立模型对商品价格的变动趋势进行科学预测,并得到准确客观的评价结果。(2)、风险评估:应用人工神经网络的预测思想是根据具体现实的风险来源, 构造出适合实际情况的信用风险模型的结构和算法,得到风险评价系数,然后确定实际问题的解决方案。4、控制领域 人工神经...
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