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如何建立bp神经网络预测 模型

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建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。

已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[2015, 5128.呵呵3946380615234375][2016,5100.5797325642779469490051269531]代码及图形如下。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

bp神经网络的隐层节点数对预测精度有何影响

bp神经网络为什么要采用非线性函数来进行预测？

提问：bp神经网络为什么要采用非线性函数来进行预测？回答：简单的讲，主要是复杂的bp神经网络的行为动态及神经元之间的相互作用是无法用简单的线性函数来描述的！

一般来讲，用数学函数模拟一个系统输入与输出的关系（系统函数）时，设其函数为f(x),则它可以表征为一个输入变量x的多项式，即f(x)=∑an*x^n∣n=0->∞.;当n≥2时，f(x)就成为非线性函数了。

an是每个x高次项的系数。可以用具体的实际实验数据来确定。

bp神经网络预测是不是数据越多，预测能力就越好？

为什么我的BP神经网络的预测输出结果几乎是一样的呢

bp神经网络是有一定缺陷的，比如容易陷入局部极小值，还有训练的结果依赖初始随机权值，这就好比你下一个山坡，如果最开始的方向走错了，那么你可能永远也到不了正确的山脚。

可以说bp神经网络很难得到正确答案，也没有唯一解，有些时候只能是更多次地尝试、修改参数，这个更多依赖自己的经验，通俗点说就是“你觉得行了，那就是行了”，