采用什么手段使神经网络预测更加准确
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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;
使用其他神经网络。如Elman神经网络考虑了敏高磨前一时刻的输出,比较适合用于预测,预测效果往往更好。RBF神经网络的训练速度很快,训练效果也很好。
改进的神经网络算法。例如BP神经网络增加动量项、自适应学习率等措施,防止陷入局部极小影响预测效果。
组合神经网络。取长补短,将全局搜索能力强的算法与局部念迹逼近快的算法组合起来,如遗传算法优化初始权值,再训练。这种方法比较灵活,可以和许多算法融合。
全面考虑影响因素。未来的预测值受许多因素影响,所以应该在基于历史数据的基础桥斗上,充分考虑各种因素,考虑得越周全,预知信息越多,预测效果一般更好。
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