提高bp神经网络预测精度,bp神经网络收敛速度慢

1、如何提高bp神经网络的预测精度啊

与你的预测对象具有密切关联。
1. 参考你的预测对象的特性来确定适当的输入层、输出层以及隐层神经元数量。
2. 合理选择训练函数。
3. 确保充足的训练样本数据不仅数量充足而且精度足够以准确反映所需预测对象的特征。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、BP神经网络的精度低，怎么解决？

推荐采用RBP神经网络架构进行训练任务（Suggestion to employ the RBP neural network structure for training tasks）

3、怎么才能使bp神经网络预测的结果更准确

这个说法听起来不太对吧？神经网络预测本质上就是一种基于已有数据的非线性拟合方式而已吧？简单来说呢？这其实就是一个简单的拟合方法嘛！只不过它相较于传统的方法而言有一些独特的优势罢了！采用这样的模型来进行预测的话呢？不会总是非常准确地啊！

4、采用什么手段使神经网络预测更加准确

优化神经网络结构。如BP神经网络改变隐层神经元数量、训练算法等；

采用其他类型的神经网络进行研究。例如，在Elman神经网络中，考虑到前一层的输出结果，并且更适合用于预测任务。这种情况下，通常表现出较高的准确性。而RBF神经网络则具有较快的学习速度，并能够获得较好的性能表现。

优化的神经网络模型

神经网络系统的构建采用综合运用不同算法的方法。为达到更好的性能, 本文将全局搜索能力强的算法与局部逼近速度快的算法进行结合, 其中采用遗传算法进行初始权重优化, 经过进一步训练以提升模型精度。该方法具有较高的灵活性, 并且能够与其他多种算法相结合, 从而实现更为高效的解决方案。

充分考虑到所有影响要素。未来预测结果会受到多种因素的影响，在建立预测模型时应依据历史数据综合考量所有相关变量，并考虑到越多细节的情况下掌握的信息量就会越大。这通常会使整体预测精度有所提升。

5、优化初始权值及阈值为什么可以提高bp神经网络识别率

BP算法的学习过程本质上是持续进行网络训练的过程，在这一过程中所采用的方法是利用权值和阈值结合激活函数来计算输出结果。具体而言，在神经元模型中，输入信号会通过权重参数与其相连的方式进行相乘处理后得到一个中间结果；随后将该中间结果代入激活函数进行计算后获得的结果会与预设阈值进行对比判断：当计算结果超过预设阈值时可以作为有效输出；若无法达到预期，则会返回继续进行调整优化步骤；最终这种机制的存在有助于提升整个系统的识别准确率

6、bp神经网络遇到新的数据，就预测不准，怎么弄？

对于预测数据而言，BP的效果通常不太理想。其中Elman反馈神经网络和RNN循环神经网络因其具有记忆功能而更为适合。BP算法的表现主要受到所选隐含层数量、误差阈值以及学习率等因素的影响。通过优化相关参数设置能够显著提升模型性能。

7、BP神经网络误差如何提高

你好，在误差较大的情况下，请先进行归一化处理。具体而言包括线性归一化、对数函数归一化等多种方法可供选择；你可以查阅相关资料了解不同归一化方法的特点及适用场景。
在第二步中需要注意的是隐层节点的数量设置问题；如果节点数量过多会导致计算结果具有较大的随机性；相反若节点数量过少则无法充分捕捉复杂数据中的潜在规律性；目前尚无系统的方法能够确定最优节点层数；但通过反复试验仍然是解决问题的有效途径。
第三步建议尝试不同的transfer function类型；Matlab提供了pureline、logsig和tansig三种基本的传输函数类型；根据你的数据特点可能需要自行选择合适的传输函数实现最佳效果。
如果觉得有帮助，请给予反馈表示感谢。

8、BP神经网络仿真时仿真结果准确率低。请问高手如何处理 5

那么是要进行估计还是匹配？ 如果选择估计的话就无法达成目标；但如果要达到匹配的效果，则需要更换网络类型并优化其架构。