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神经网络预测值都一样
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...
关于BP
神经网络预测
的问题,我做的神经网络预测的值总是波动,大部分落在...
答:
1. 检查训练值是不是有问题,你可以用统计方法试试;2. 多训练,我是编程一次多几百个模型,呵呵,挑好的用
用bp
神经网络预测
样本数据,有很少部分出现了负值,如何避免啊,结果肯 ...
答:
不可能吧,logsig的值域都是大于零的,检查一下输出节点的输出函数把,要不把代码贴上来看看
RBF
神经网络
,训练图挺好,但是
预测
结果都不对,调节参数也不对怎么办...
答:
预测
肯定是有误差的。只要相对误差较小就可以认为模型适用的。
利用RBF
神经网络
做
预测
答:
1
.径向基函数的中心不再限制在输入数据点上,而由训练算法确定。2.各径向基函数的扩展常数不再统一,而由训练算法确定。3.输出函数的线性变换中包含阈值参数,用于补偿基函数在样本集上的平均值与目标值之间的差别。因此广义RBF
网络
的设计包括:1.结构设计--隐藏层含有几个节点合适 2.参数设计--各基...
用bp
神经网络预测
,我用前六组进行网络训练,结果很满意,可是预测时误 ...
答:
应该是过度拟合训练样例了,可以采用交叉验证的方法进行训练。也有可能训练样例有噪音。
神经网络
程序如下,怎样把原来的数据和
预测
数据用图形输出在同一图形...
答:
plot(x1,x2,'DisplayName','x2 vs. x1','XDataSource','x1','YDataSource','x2');figure(gcf)x1,x2就是2组数据。
BP
神经网络预测
的输出怎么逆归一化?
答:
例如你的输入格式是b=(a-amin)/(amax-amin);则反归一化需要知道amax和amin是多少,用一个语句可求:a=b*(amax-amin)+amin。其中amax和amin都是归一化之前的最大或最小值。
bp
神经网络
,如果学习样本数据过多,会不会变成统计学
预测
?
答:
您好,如果
神经网络
大于一层,就不会是统计学
预测
。统计学的回归分析是线性的,类似单层的神经网络。但多层神经网络的逻辑模式,因为中间有激活函数的处理,是非线性的,因此是统计学无法达到的。
bp
神经网络
训练集的
预测
输出如何得到
答:
通过数据
预测
得到。bp
神经网络
训练集的预测利用附件1中的相关数据预测附件2中的调价比例,因此将附件1中的数据作为BP的训练集和测试集。对模型进行训练后,将附件2的数据输入到BP当中即可。BP网络又称反向传播神经网络,通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降。
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