如何用BP神经网络实现预测

1. 如何用BP神经网络实现预测

首先要知道你建立的这个模型的内部逻辑关系。。
1，确定隐层数，画出简要模型图。
2，确定采用什么样的神经网络来建立模型
3.通过测试数据来训练模型。。
4.根据测试训练得到的数据和实际数据进行比对，或者算出误差。从而修改隐层中的权值和阀值。
反复重复3-4.。最后得到一个最优的模型。

大致是这样。。。楼主说的太概略。。。无法回答清楚请抱歉

2. 如何利用神经网络或者机器学习进行变量预测问题

现实生活中预测通常难做到精准，比如股市，自然灾害， 长久的天气预测。 在市场这种系统里， 有两个关键要素， 一个是个体和个体之间的互相作用（博弈），一个是系统与外部环境（地球资源）之间的相互作用（反馈），因此而形成复杂模式

3. 如何用连续性变量做logistic回归

4. 如何理解循环神经网络实现预测

神经系统（nervous system）是机体内起主导作用的系统，分为中枢神经系统和周围神经系统两大部分。
神经系统是人体内起主导作用的功能调节系统。人体的结构与功能均极为复杂，体内各器官、系统的功能和各种生理过程都不是各自孤立地进行，而是在神经系统的直接或间接调节控制下，互相联系、相互影响、密切配合，使人体成为一个完整统一的有机体，实现和维持正常的生命活动。同时，人体又是生活在经常变化的环境中，神经系统能感受到外部环境的变化对体内各种功能不断进行迅速而完善的调整，使人体适应体内外环境的变化。可见，神经系统在人体生命活动中起着主导的调节作用，人类的神经系统高度发展，特别是大脑皮层不仅进化成为调节控制的最高中枢，而且进化成为能进行思维活动的器官。因此，人类不但能适应环境，还能认识和改造世界。
神经系统由中枢部分及其外周部分所组成。中枢部分包括脑和脊髓，分别位于颅腔和椎管内，两者在结构和功能上紧密联系，组成中枢神经系统。外周部分包括12对脑神经和31对脊神经，它们组成外周神经系统。外周神经分布于全身，把脑和脊髓与全身其他器官联系起来，使中枢神经系统既能感受内外环境的变化（通过传入神经传输感觉信息），又能调节体内各种功能（通过传出神经传达调节指令），以保证人体的完整统一及其对环境的适应。神经系统的基本结构和功能单位是神经元（神经细胞），而神经元的活动和信息在神经系统中的传输则表现为一定的生物电变化及其传播。例如，外周神经中的传入神经纤维把感觉信息传入中枢，传出神经纤维把中枢发出的指令信息传给效应器，都是以神经冲动的形式传送的，而神经冲动就是一种称为动作电位的生物电变化，是神经兴奋的标志。
中枢神经通过周围神经与人体其他各个器官、系统发生极其广泛复杂的联系。神经系统在维持机体内环境稳定，保持机体完整统一性及其与外环境的协调平衡中起着主导作用。在社会劳动中，人类的大脑皮层得到了高速发展和不断完善，产生了语言、思维、学习、记忆等高级功能活动，使人不仅能适应环境的变化，而且能认识和主动改造环境。内、外环境的各种信息，由感受器接受后，通过周围神经传递到脑和脊髓的各级中枢进行整合，再经周围神经控制和调节机体各系统器官的活动，以维持机体与内、外界环境的相对平衡。神经系统是由神经细胞（神经元）和神经胶质所组成。
中枢神经通过周围神经与人体其他各个器官、系统发生极其广泛复杂的联系。神经系统在维持机体内环境稳定，保持机体完整统一性及其与外环境的协调平衡中起着主导作用。在社会劳动中，人类的大脑皮层得到了高速发展和不断完善，产生了语言、思维、学习、记忆等高级功能活动，使人不仅能适应环境的变化，而且能认识和主动改造环境。内、外环境的各种信息，由感受器接受后，通过周围神经传递到脑和脊髓的各级中枢进行整合，再经周围神经控制和调节机体各系统器官的活动，以维持机体与内、外界环境的相对平衡。神经系统是由神经细胞（神经元）和神经胶质所组成。
中枢神经系统central nervous system包括位于颅腔内的脑和位于椎管内的脊髓。
脑brain是中枢神经系统的头端膨大部分，位于颅腔内。人脑可分为端脑、间脑、中脑、脑桥、小脑和延髓六个部分。通常把中脑、脑桥和延髓合称为脑干，延髓向下经枕骨大孔连接脊髓。脑的内腔称为腔室，内含脑脊髓液。端脑包括左、右大脑半球。每个半球表层为灰质所覆叫大脑皮质。人类的大脑皮质在长期的进化过程中高度发展，它不仅是人类各种机能活动的高级中枢，也是人类思维和意识活动的物质基础。
脊髓spinal cord呈前后扁的圆柱体，位于椎管内，上端在平齐枕骨大孔处与延髓相续，下端终于第1腰椎下缘水平。脊髓前、后面的两侧发出许多条细的神经纤维束，叫做根丝。一定范围的根丝向外方集中成束，形成脊神经的前根和后根。前、后根在椎间孔处合并形成脊神经。脊髓以每对脊神经根根丝的出入范围为准，划分为31个节段，即颈髓8节（C1-8），胸髓12节（T1-12），腰髓5节（L1-5），骶髓（S1-5），尾髓1节（Co1）。
周围神经系统peripheral nervous system联络于中枢神经和其它各系统器官之间，包括与脑相连的12对脑神经cranial nerves和与脊髓相连的31对脊神经spinal nerves。按其所支配的周围器官的性质可分为分布于体表和骨骼肌的躯体神经系和分布于内脏、心血管和腺体的内脏神经系。

5. 请问：如何用人工神经网络来进行预测？

用第1月到第25月的输入数据，和第1月到第25月的输出数据作为网络的训练数据，然后将你第26月的对应的输入作为网络的输入，就可以得出第26月的输出。
你可以在网上下个别人使用过的神经网络的模板或工具箱，修改成自己需要的就是了。

6. 自变量和因变量都是连续型变量用什么回归方法

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的
如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。
这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0
然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了

7. 如何用keras实现多变量输入神经网络？

要点如下：
1、神经网络基本结构，应该是输入层-若干个隐含层-输出层。
2、输入层应该有7个输入变量。
3、隐含层层数自定，但每层要超过7个神经元。
4、输出层可以用softmax之类的函数，将隐含层的输出归并成一个。
代码请自行编写。

8. 请问BP神经网络能像多元线性回归那样求出一个函数表达式式来吗？

BP网络无法求出具体表达式，但你可以通过设置net.trainParam.goal限定输入与目标误差大小，训练完后，再用sim函数，在command window中计算你的另一组数据，希望对你有用