我的理解是bp.神经网络是看你的拟合效果的，如果我有当天的数据，我根本不需要你的预测
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从灰狼算法的收敛曲线可以看到，整体误差是不断下降的，说明灰狼算法起到了优化的作用：
图1 灰狼算法收敛曲线和误差图
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- 2023-02-18 14:48回答 2 已采纳 这篇博客: 基于灰狼优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码中的 4.测试结果： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读: 从灰狼算法的收敛曲线可以看到，整体误差是不断
- 2021-07-01 21:07回答 1 已采纳 训练数据集默认代表所有数据集的分布（采样原则），所以训练集如何归一化，那么预测就如何操作。如果训练集分布不能代表所有数据集分布，需要进行定向数据增强或者增加训练集样本。1）常规的分类，直接减均值除以方
- 2021-07-19 21:04回答 1 已采纳 首先怀疑过拟合, 减少迭代次数, 像这种非常简单的数据拟合, 完全不需要200这么大的周期, 一般30-50个足够
- 2022-10-05 12:49「已注销」的博客 图4.2 BP神经网络程序框图（3）网络训练及检验BP网络采用梯度下降法来降低网络的训练误差，考虑到基坑降水地面沉降范围内沉降量变化幅度较小的特点，训练时以训练目标取0.001为控制条件，考虑到网络的结构比较复杂，...
- 2023-02-16 00:19回答 2 已采纳 以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用： 修改意见！ 答：报错的意思是matlab从2016a版本到2022b版本的变化，使得训练参数和输入输出格式存在差异。这里的问题是需要将训练参数进行修改，
- 2022-05-08 16:07回答 3 已采纳 这是一个好问题，我将上一次的辛烷值做了一个运算，生成一个辛烷值区间，进行预测（预测的元素是4个也罢，2个也行，本质都是类似的） 公式如下： 数据修改后为： 之后2个预测代码都要进行修改才行 第1个
- 2018-10-31 08:03回答 2 已采纳 具体要看你的程序，如果你不使用batch，那么通常的做法是把当前的权重在所有数据之上跑一次（正向传播），然后算出梯度，根据梯度修正每个隐层的权重（反向传播），这个整个的过程算一个迭代。 你说的每年的
- 2021-04-22 05:39康小数的博客 最近一直在做一个关于用BP神经网络预测网络流量的仿真实验，数据来源比较准确，都是实测出来的数值，在完成编程之后，运行的效果非常的不满意，基本上预测值和真实值相差太大 。有图为证：我查阅过相关资料，BP在...
- 2022-04-21 21:24回答 1 已采纳 就算不用到newff工具，至少也需要用到一种框架，否则利用最简单的优化方式光求导就会把人逼疯，这里我有一篇文章是关于BP神经网络的https://blog.csdn.net/qq_18560985/a
- 2021-05-25 18:45回答 2 已采纳 以下是我想出来的几个思路用于重新考虑你自己的神经网络。 1. 你用了几层神经网络？一层神经网络很可能无法解决异或等线性不可分问题，多层神经网络加上非线性激活函数可以解决这一问题。 2. 你是自己手
- 2022-04-15 21:17回答 1 已采纳 流程：train 用来训练模型，将模型训练完毕之后保存下来用训练好的模型进行预测 BP神经网络怎么对未来的数据进行预测？ 用训练好的模型来predict**train_input和test_outp
- 2022-04-01 15:43wang_yl80的博客 详细总结了BP神经网络原理，附LabVIEW程序及应用案例。
- 2022-09-02 13:28「已注销」的博客 2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…三、总体...
- 2013-06-25 14:42wxy_fighting的博客 摘 要 BP网络通过对以往历史数据的学习，找出期货市场发展的内在规律，并将其存储在网络具体的权值、阀值中，用以预测未来的走势。文章在深入分析期货市场预测面临的关键问题的基础上，探讨利用BP(Back ...
- 2022-09-09 17:54小明技术分享的博客 由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即"神经网络是由具有适应性的简单...
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