bp神经网络数据预测实例,bp网络神经预测模型

怎么用已经训练好的BP神经网络进行预测下一个值？

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

BP神经网络做数据预测，预测出来结果感觉不对，求大神指导

python做BP神经网络，进行数据预测，训练的输入和输出值都存在负数，为什么预测值永远为正数？

BP神经网络预测，预测结果与样本数据的理解。

输入节点数是3，说明输入向量的行数m=3，你给的样本只有1行，是不是不全？输出节点只有一个，说明每3个输入数据对应一个预测的输出数据。其实样本数量很少，就不需要训练那么多次了，训练了也白训练。

你问“这样的预测结果代表着什么？”，你也没说这些数据在现实中是什么，怎么会知道呢。

大神，请问如何用BP实现通过已知数据训练好的网络对未来完全没有数据的一段时间进行预测，或者做出图。 30

你输入是什么输出是什么？如果只是时间序列作为输入参数，建议不要用神经网络。你可以多提供一些信息以供具体分析。

BP做训练网络基本都能达到误差允许范围，但是如果你输入输出本身内部关联性就不强，那用这个训练好的网络来预测误差会很大。

(vc/c++)bp神经网络训练好后,如何用新数据进行测试?

。

BP网的工作原理是我们拿一批训练数据（输入样本和期望输出）训练出一个学习到这些样本特征的神经网络，你可以理解为是具有那些权值的神经网络，然后我们拿新的样本过来，若你需要的是去检测这个神经网络，那么要给的新样本必须没包含在训练样本中，而且也必须有输入和期望输出。

已经学习好的神经网络（即已经训练好的网络）你给它新的输入，它运行之后给你的输出，就是你的预测。