您好，之前看到您有做过预测模型，请问可以分享给我吗？邮箱“2929126976@qq.com
BP神经网络只是一个泛泛的称呼，具体你打算用什么模型，推荐你可以用RNN（递归神经网络）来做预测，包括LSTM
我上传了一个 https://download.csdn.net/download/caozhy/10594697 包括完整的程序和数据，你可以参考下（不知道为什么，下载分被csdn提高到了20，如果你采纳我的回答，留下email，我直接发给你，不需要你花积分下载了）
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关注不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:- 文章：RNN（循环神经网络） 中也许有你想要的答案，请看下吧
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^解决 无用评论 打赏举报
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- 2022-11-28 14:30回答 1 已采纳 用同一个模型，预测值应该是一样的。如果是同一个网络训练出的不同模型，预测值可能不同。什么分布我也不知道，但差异应该很小。
- 2021-02-01 11:00回答 1 已采纳 1，如果网路中使用了normalization层，则不需要重新归一化； 2，如果不放心，可以使用“截断”，让小于0的变成0，大于1的变成1即可。
- 2022-05-16 13:12回答 6 已采纳 的确是很多第三方库给你去用，直接import就可以，但是问题是，如果目前出了问题，第三方库无法满足你的需求，你需要进一步修改代码你怎么办？而且这个问题在实际应用中是经常碰见的，这时候你会不会神经网络基
- 2023-07-23 01:26code_welike的博客 下面将介绍一个简单的例子，展示如何使用时间反向传播算法来训练 RNN 模型，并预测一个时间序列的未来值。假设我们有一个包含100个时间步的时间序列数据，我们将前80个时间步用作训练集，后20个时间步用作测试集。...
- 2021-03-26 10:06回答 1 已采纳 建议看下李宏毅的课程以拓宽知识面。
- 2020-04-26 15:07回答 1 已采纳 lstm做图片分类？一般来说CNN才用来做图片分类。 model.add(LSTM(units=nb_lstm_outputs, return_sequences=True,
- 2019-10-04 20:43回答 2 已采纳 试着把X和Y定义placeholder时的维度，由batch_size换成None. 因为你这样是固定了传入的数据集大小，在测试集时的维度是10000个，而不是batch-size个
- 2022-07-01 20:42X也总的博客 主要是引入了先后、时序等影响前后关系的...因此可能会有误差，因此选择性消除某些因子，即某些hn 网络结构对比： 具体结构如下 控制参数：在整个过程中需要不断维护 门单元：与传统神经网络一致 决定丢弃信息组件：
- 2022-11-10 21:32回答 1 已采纳 梯度爆炸或者梯度消失，你想想每个时刻都累加一点点，序列一长到后面是很可观的。这也是为什么会有LSTM出现的原因，就是为了解决长序列的问题
- 2020-05-31 21:21回答 1 已采纳 time_step 和input_size的乘积已经和你的一条语句的编码长度相同。 感觉应该是这样处理的，你可以参考一下： 编码后每条数据： [[0,0,0,1,1],[1,0,1,0,0],[
- 2022-12-09 10:02回答 1 已采纳 望采纳，要把 RNN 模型替换成 GRU 或 LSTM，那么需要把原来使用的 RNN 层换成 GRU 层或 LSTM 层。这个过程有以下几个注意点： 替换层时，需要确保输入和输出的形状相同。例如，如果
- 2021-11-17 16:59文火冰糖的硅基工坊的博客 三、什么是递归神经网络RNN 前言： 这是一个很容易混淆的概念，网上充斥了大量混用的情形，在学习RNN之前，我们不妨先做个简单的澄清。 一、什么是RNN NN表示神经网络neural network，关键什么是"R"? 实际上...
- 2021-11-18 22:10回答 1 已采纳 维度不匹配，具体情况没有更详细的代码和报错只能知道说模型的要求的大小是1，但是你变成了2
- 2022-09-08 21:52Sonhhxg_柒的博客 到目前为止，我们一次处理了一个时间步的输入，我们可以在每个时间步使用 RNN 的输出，也可以只使用最终输入时间步的 RNN 输出。在我们的模型中，我们希望在处理完句子中的最后一个相关标记后使用 RNN 的输出。
- 2023-10-08 14:31手工构建简单的RNN神经网络，实现二进制整数加法 构建一个RNN网络，实现二进制加法。这里是纯手工制作，可以通过观察RNN的内部结构和工作机理。 因为单纯的RNN因为无法处理随着递归，权重指数级爆炸或梯度消失问题，...
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