人工神经网络导论（蒋宗礼），灰色预测资料
本帖最后由 李食其 于 2009-8-11 09:00 编辑现在已知一种产品的库存记录，预测下个月的库存
我查找了各种预测的资料，也编程算了，用了灰度预测，神经网络，拟合，时间序列，能用的都用了，可是没一个准的。我要疯了
我的神经网络程序如下
T=[...];
n=length(T);
P=1:n;
% 创建一个新的前向神经网络
net_1=newff(minmax(P),,{'tansig','purelin'},'traingdm')
% 当前输入层权值和阈值
inputWeights=net_1.IW{1,1};
inputbias=net_1.b{1};
% 当前网络层权值和阈值
layerWeights=net_1.LW{2,1};
layerbias=net_1.b{2};
% 设置训练参数
net_1.trainParam.show = 50;
net_1.trainParam.lr = 0.05;
net_1.trainParam.mc = 0.9;
net_1.trainParam.epochs = 3000;
net_1.trainParam.goal = 0.0001;
% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
=train(net_1,P,T);
% 对 BP 网络进行仿真
A = sim(net_1,P)
% 计算仿真误差
E = T - A;
MSE=mse(E)
x=;%测试
kn=sim(net_1,x)
每一次运行的结果都不一样，而且没一次准的，有的时候差的还特别多。
我的数据量挺大的，从2007年至今，而且数字比较大
有没有懂得，帮帮我。
献上资料先 这么难啊 ^^^ 我看你还是自己做吧 不知我能不能帮上你啊 数据的噪声？ 数据的噪声？ 虚心学习好东西 感谢4楼资料 感谢4楼资料. 我有点懂了
神经网络做的预测就是变化的，不是一个常数，这是由于初值的影响
这样可以吗？如果已知n组数据，欲预测第n+1个的值，可以用前n-1个数据做训练数据，用第n个做检验，对算得比较准的网络进行保存，用这个网络计算第n+1。
有没有理论支持说，对一个准的，对后面的也准？