如何用BP神经网络实现预测

2025-02-24 01:11:51

推荐回答（4个）

回答1：

首先要知道你建立的这个模型的内部逻辑关系。。
1，确定隐层数，画出简要模型图。
2，确定采用什么样的神经网络来建立模型
3.通过测试数据来训练模型。。
4.根据测试训练得到的数据和实际数据进行比对，或者算出误差。从而修改隐层中的权值和阀值。
反复重复3-4.。最后得到一个最优的模型。

大致是这样。。。楼主说的太概略。。。无法回答清楚请抱歉

回答2：

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。

回答3：

要求没看懂，能说的详细点吗

回答4：

这是计算机专业研究生的问题，不是吾辈岂能搞懂。