请问如何用已经训练好的BP网络预测未来的数据？
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- 2022-02-07 01:05回答 1 已采纳 直接加载模型然后对新数据集进行预测啊，结果就是0或者1，然后把结果按照之前训练的数据集格式写入一个新的csv，这就是相当于打上标签了，但是这个标签不一定是全部对的，除非你能保证你的模型推理结果一定是正
- 2020-03-10 11:08回答 2 已采纳 训练集和测试集可以相同这个问题就好比如果你是一个老师，你出考卷的时候，可以和你上课讲的题目一样么。 乘以0.8就是80%训练20%测试
- 回答 2 已采纳 创建一个预测数组，每预测一个Y就往数组里放一个，同时更新你用来预测的自变量X数组，剔除最早的X，把预测值加入到X里，依次往后预测
- 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，...
- 2019-09-01 11:57回答 1 已采纳 这个输出的是分类以后每个类别的置信概率。 0.7344表示这个分类的概率最大。所以你最后只要再进一步将最大的概率那个设置为1，别的设置为0，就是0 1 0了
- 2023-02-10 01:31回答 2 已采纳 以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用：如果你想要学习率衰减的方法，可以参考这份文章：https://www.quora.com/How-can-I-improve-the-learning-ra
- 2022-07-30 15:52回答 1 已采纳 可以的，这不就是典型stacking思想吗，但是用处不太大，容易过拟合
- 2022-07-14 19:30在人工智能领域，BP神经网络是监督学习的一个重要组成部分。通过大量的训练样本，神经网络可以学习到数据的内在规律，实现从输入到输出的映射。在天气预报和人口预测这样的时间序列问题上，BP网络能够捕捉到数据随...
- 2020-04-18 17:08回答 1 已采纳 LSTM主要用来学习序列，并且序列的变化的影响因子和序列本身有关或者周期性波动。 比如说文本预测，每天每周每年的销量 别的也可以学，但是效果未必很好。
- 2023-04-08 12:36回答 1 已采纳 mnist数据集太小了，所以gpu用不满，这是很正常的
- 2019-07-31 01:03回答 1 已采纳 一点点差异很正常，因为你的参数都是随机化的。
- 2024-05-29 16:02菜鸟学32的博客 2.这里导入数据，这里我定义的了一个简单的测试数据，是模拟一个与x²相似的关系模型，x的值为1至11的数，而输出y为1...就会输出预测的结果，当然我这里的数据不是很准，因为训练的数据很少，训练的数据越多会精准些。
- 2022-08-02 18:12回答 1 已采纳 全部的数据都利用了的，你把batchsize设为1，就会看到12724。因为你的batchsize是32，这里的398是指迭代次数。batch size为32时，迭代398次可以训练一个epoch（把
- 2022-07-15 07:31标题中的“87136568.rar_BP预测_continuedc6z”可能是某种代码或文件命名规则，而“人工智能/神经网络/深度学习”则指出了本话题的核心技术领域，即用人工智能中的神经网络进行深度学习。"客运量"是预测的目标，涉及...
- 2022-04-18 17:12在共享单车数据预测中，它能够学习数据的内在规律，以预测未来的骑行需求。首先，我们需要理解数据集的结构和特征，这可能包括用户行为数据（如骑行时长、起止时间、起点终点等）、天气数据（如温度、湿度、风速等）...
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