这是数据，三个输入一个输出。
这是用keras写的模型
这是训练得到的loss图
用BP神经网络进行预测，loss比较小，但预测值跟实际值相差较大，怎么办
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对象被抛出 2021-07-19 21:10关注首先怀疑过拟合, 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
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- 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
- 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
- 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
- 2021-09-27 20:57"基于BP神经网络的股票价格反转点预测" 本文主要介绍了一种基于BP神经网络的股票价格反转点预测方法。该方法通过BP神经网络模型预测股票价格反转点，以便投资者更好地进行投资决策。 BP神经网络模型 BP神经网络...
- 2022-03-23 11:51回答 1 已采纳 预测的话是可以的，但是前提是你得有提前测定好的数据做训练
- 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
- 2022-03-24 16:41回答 1 已采纳 你这个输入的维度为[7，3]标签为[7，]你这个网络进去的，那么网络输出的应该是[7，]然后进行损失计算，不过对于你的网络搭建我没看懂，兴许你是别的框架，然后按理输出的数据经过反归一化后，确实是未来5
- 2022-08-31 19:54「已注销」的博客 1、看看是不是训练效果好，预测效果不好。如果是这样那就是过拟合。网上搜搜有很多解决过拟合的方法。2、如果训练和预测都不好，那就是模型有问题。可能原因是（1）数据量太小。（2）输入和输出数据之间相关性小。...
- 2022-02-27 09:24回答 2 已采纳 如果输出层的取值范围是 [0,1]（并不是所有的 BP 都是这样），那么应该对训练样本的输出进行归一化，即现将应力值映射到 [0,max] 范围内，或者映射到 [min,max]，或者某一适当的范围如
- 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
- 2023-04-03 20:14回答 4 已采纳 该回答通过自己思路及引用到各个渠道搜索综合及思考,得到内容具体如下：可以使用Matlab或Stata来进行反标准化处理，下面分别给出相应的代码示例。假设你的数据已经被标准化处理，并且存储在一个向量中。
- 2021-04-26 16:48你信吗的博客 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布(见文末链接)，今天来讲讲BP神经网络。BP神经网络全部代码https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py神经网络model先...
- 2024-07-15 03:54沈七岁的博客 在机器学习和人工智能领域，BP神经网络(Backpropagation Neural Network)作为一种经典的监督学习模型，广泛应用于时间序列预测任务中。本文将详细介绍如何使用Python语言和常见的机器学习库，构建和训练BP神经网络，...
- 2021-09-13 12:39网安幕后推手的博客 BP神经网络是一种人工神经网络，其主旨是一种进行分布式并行信息处理的数学模型。 1、基本概念 感知器 代表BP神经网络中的单个节点。 其包含：输入项、权重、偏置、激活函数、输出。 下图可以看出其详细信息： 其中...
- 2018-12-29 16:41KanadeM的博客 一、源码地址及使用说明 如果你是个非常暴躁的人，不想听任何废话，那么点下面的链接。 https://github.com/KANADEM/Data_Prediction 下载完成之后直接点击bat文件就可以看到你想要的结果。 如果你稍微有一些...
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