神经网络预测适用范围_神经网络做回归预测

1、采用什么手段使神经网络预测更加准确

1. 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；

2. 使用其他神经网络。如Elman神经网络考虑了前一时刻的输出，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。

3. 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。

4. 组合神经网络。取长补短，将全局搜索能力强的算法与局部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。

5. 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。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、BP神经网络与 Modflow的预测结果对比

根据训练好的BP神经网络模型，对区内6个点2005～2015年的年沉降量进行预测(图8.36)

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