我是一个新手,对于神经网络了解不多。我有很多问题不明白,很低级,可能让大家见笑了,但是如果大家有空能给我解答,我感激不尽。 我的问题是:用BP神经网络,进行某年产量预测。 比如这个理想化的时间序列是: 1900年 产量 0,1901年 产量 1,1902 年产量是2,......2000年的产量是2000。 也就是0 1 2 3 4 5 ........2000这个数列。 现在要求你预测2001年的产量。 我的问题是:(1)这个需要几个输入,几个输出,中间层个数如何确定呢? 还有,P是不是就是输入?T是不是就是输出?假设输入输出都是4, www.ddhw.com (2)我的理解是用P=[ 0 1 2 3 ] T= [ 1 2 3 4 ]建立网络。对吗?然后训练,?对吗?用什么训练呢?是用P=[ 1 2 3 4 ] T= [ 2 3 4 5 ]训练一次,然后P=[ 2 3 4 5 ] T= [ 3 4 5 6 ]训练一次,然后.....P=[ 1996 1997 1998 1999 ] T= [ 1997 1998 1999 2000 ] 这样训练300多次,对吗?还是一次性给出P=[0 1 2 .... 1996 1997 1998 1999 ] T= [ 1 2 3..... 1997 1998 1999 2000 ] ,然后[net tr]=train(net ,P T)这样就训练一次? (3),训练好了以后,是不是什么权值,阀值系统就给出了?然后如何预测呢?sim一下?还是再给出P T?我不知道如何用这个网络来预测 我是新手,我知道我问得很低级,可能让大家见笑了,但是如果大家有空能给我解答,我感激不尽。谢谢了。
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