数据量少的神经网络预测,神经网络预测值差很多

求助大神，使用BP神经网络预测数据，为什么误差很大

预测数据的话BP不是特别好用，最好用Elman反馈神经网络或者RNN循环神经网络，这些有记忆功能的网络比较好用。bp主要和你选择的隐含层数，和误差范围，学习率有关。

你可以调节相关参数来改变神经网络，获得更精确的结果。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

为什么matlab的BP神经网络曲线拟合的时候没问题，预测的时候误差这么大

这是神经网络特性导致的，与matlab没关系AI发猫。一方面，如果你的网络层选的神经元的个数和层数不合适，就会导致这种结果；另一方面，如果你的训练样本选择的不合适，或者数据表达的太快，也会导致这种问题。

前一个方面根据经验，后一个可以做成神经元的参数可调的。

用MATLAB做bp神经网络的预测，训练的挺好。但是预测误差很大，是什么原因，怎么解决啊

1.训练样本有可能不够多。

2.样本不具有代表性，不具有特征性3.网络模型设计有问题，需要TryErrorandTry4.可以使用Trainbr（贝叶斯正则化训练函数），这个函数对网络的泛化能力比较好。

我用bp神经网络做预测，可是每次预测出来的结果都不一样，且差的比较多，要怎么办