如何用神經網路進行時間序列預測

1、將時間序列拆開，組織訓練樣本；

2、參考附件的例子，用的是BP神經網路；

3、神經網路是86年Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是應用最廣泛的神經網路模型；

4、BP網路能學習和存貯大量的輸入，輸出模式對映關係，而無需事前揭示描述這種對映關係的數學方程；

5、學習規則是用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小；

6、BP神經網路模型拓撲結