神经网络预测时间是指使用神经网络算法预测时间序列数据的过程。时间序列数据是指关于时间的连续的数据，例如每小时的天气、股票价格等。
神经网络是一种机器学习算法，它通过学习数据和规则来完成预测。在预测时间序列数据时，神经网络可以通过分析历史数据来预测未来数据。
通常，神经网络预测时间序列数据时需要使用特殊的网络结构和技术，例如循环神经网络（RNN）和长短时记忆（LSTM）。此外，需要对数据进行预处理和特征工程，以便能够让神经网络更好地学习和预测。
请注意，由于时间序列数据具有时间相关性和不确定性，因此神经网络预测时间序列数据并不总是100%准确。因此，在实际应用中，应该根据预测的结果进行调整和评估，以保证最终的结果是有效和可靠的。
bp神经网络预测的预测变量是什么
人工神经网络算法的信用风险预测
信用风险或信用违约表明未偿还已提供给客户的银行金融服务的可能性。信贷风险一直是银行贷款决策中广泛研究的领域。信用风险对银行和金融机构，特别是对商业银行而言，起着至关重要的作用，并且始终难以解释和管理。由于技术的进步，银行已经设法降低成本，以便开发强大而复杂的系统和模型来预测和管理信贷风险。
为了预测信用违约，已经创建并提出了几种方法。方法的使用取决于银行和金融机构的复杂程度，贷款的规模和类型。常用的方法是判别分析。这种方法使用了有助于决策的得分函数，而一些研究人员由于其限制性假设而对区分分析的有效性表示怀疑。变量之间的正态性和独立性[4]。人工神经网络模型的创建是为了克服其他效率低下的信用违约模型的缺点。
本文的目的是研究神经网络算法解决预测信用违约问题的能力，该能力衡量一段时间内贷款申请的信用度。前馈神经网络算法被应用于银行的住宅抵押贷款应用的小型数据集，以预测信用违约。模型的输出将生成一个二进制值，该值可用作分类器，以帮助银行识别借款人是否违约。本文将采用一种经验方法，该方法将讨论两个基于神经网络的模型，并且将通过训练和验证有关住宅抵押贷款申请的模型来报告实验结果。作为该方向的最后一步，还对数据集执行了线性回归方法。
2方法论
2.1数据
数据是从kaggle.com（贷款俱乐部贷款数据）收集的，其中包含850万条记录。从数据集中抽取了60
因变量： loan_status（0和1）；如果借款人将违约，那么投资将是不良的；如果借款人不违约，则他或她将能够偿还全部贷款额。因此，要区分神经网络，0表示借方将违约，而1表示借方将不违约。
自变量：以下变量被视为自变量，loan_amnt，funded_amnt，emp_length，等级，funded_amnt_inv，期限，int_rate，分期付款，year_inc，issue_d和application_type
2.2模型
在这项研究中，使用了经典的前馈神经网络。前馈网络由一个具有10个输入变量的输入层，7个隐藏层和一个具有代表分类器的神经元的输出层组成。使用监督学习算法（反向传播算法）对网络进行训练。该算法通过最小化实际和期望输出之间的误差来优化神经元权重。对于神经元i，权重将通过公式进行更新，其中f为学习系数是隐藏层的输出，算法将一直运行到找到停止标准为止。
对于图3所示的神经网络算法，必须仔细选择参数，例如f的值以及神经元数和隐藏层数。在图3中，连接由每层之间的黑线表示和权重，蓝线显示每个步骤中的偏差（模型的截距）。网络是一个黑匣子，训练算法可以在融合时随时使用。同样，已经从提取的数据集中为网络算法创建了一个随机样本。然后创建一个训练和测试数据集，分别用于训练模型和验证模型的性能。
图3：信用违约模型的神经网络图
3实验与结果
已将10个归一化变量作为按顺序排列的输入作为网络输入。网络的输出是一个分类器，结果为0和1。首先，已检查数据是否缺少数据点值，没有数据丢失；无需修复数据集。输入的相关矩阵如图4所示。
图4：输入数据集的相关图
训练完数据集后，将在测试数据集上对其进行测试。为了基于其他输入来计算输出，已使用了计算功能。将7个隐藏层添加到网络并创建了模型。网络已生成以下结果矩阵：
表1：经典前馈神经网络的结果矩阵
属性
值
错误
322.833
达到阈值
0.0998
脚步
6765
总共需要6765个步骤，直到误差函数的所有导数都小于默认阈值（0.01）。在实现经典的前馈算法之后，通过使用学习速率为0.01的反向传播算法实现了另一个模型。经典过程和反向传播过程具有几乎相同的错误率。因此，经典模型拟合不如反向传播算法令人满意。
图5：输入的广义权重
表2：预测输出与期望输出的比较
实际
预测
火柴
0
0.0032
真正
0
0.00017
真正
0
0.0114
真正
1个
0.985
真正
0
0.0060
真正
0
0.0132
真正
0
0.9704
假
0
0.0101
真正
1个
0.00128
真正
最后，将线性回归应用于数据集以比较两种算法的准确性。glm（）函数已用于拟合线性回归模型。对于回归，已分配了大于0.5的概率，如果回归中的预测值大于0.5，则该值为1，否则为0。已经通过合并错误分类误差来计算准确性，并且混淆矩阵的计算也如图6所示。 。
图6：混淆矩阵和线性回归统计
为了强调比较，已计算了线性回归和神经网络的均方误差，如表3所示。从表中可以看出，两个过程的均方误差大致相同，因此两个过程都相同工作。有必要知道，MSE中的偏差取决于训练和测试划分。
表3：两个过程的均方误差
MSE神经网络
MSE线性回归
0.0220449
0.0227334
4。结论
本文研究了人工神经网络和线性回归模型来预测信用违约。两种系统都已经过kaggle.com提供的贷款数据培训。两种系统的结果对数据集均显示出相同的效果，因此非常有效，通过人工神经网络的准确率为97.67575％，准确率为97.69609％。系统对输出变量的分类正确，误差很小。因此，这两个过程都可以用来识别信用违约率。而且，神经网络代表黑匣子方法，因此与线性回归模型相比，难以解释结果。因此，使用哪种模型取决于必须使用的应用程序。此外，在使用神经网络过程拟合模型时，用户需要格外注意属性和数据规范化以提高性能。总之，神经网络提供了强有力的证据来有效预测贷款申请的信用违约。
神经网络算法具有广泛的应用范围，不仅对住宅抵押至关重要。其他应用可以是由公司发行的债券评级，通常称为债券评级，对可以持续使用长达一年的短期投资进行评级，对本地和外币的长期和短期评级，主权或国家评级。通过使用适当的算法和技术，可以进一步增强预测系统，以为应用程序分配信用等级。
题库
bp神经网络可以预测什么,BP神经网络预测原理 原创
2022-08-12 18:08:37
快乐的小荣荣
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BP神经网络原理
人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（ErrorBack-Prooaeation），简称为BP网络。
在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。
多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。
典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络（图4.1），即：输入层、隐含层（也称中间层）、输出层，具体如下：图4.1三层BP网络结构（1）输入层输入层是网络与外部交互的接口。
一般输入层只是输入矢量的存储层，它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。
一般而言，如果输入矢量为图像，则输入层的神经元数目可以为图像的像素数，也可以是经过处理后的图像特征数。
（2）隐含层1989年，RobertHechtNielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。
增加隐含层数虽然可以更进一步的降低误差、提高精度，但是也使网络复杂化，从而增加了网络权值的训练时间。
误差精度的提高也可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现，其训练效果也比增加隐含层数更容易观察和调整，所以一般情况应优先考虑增加隐含层的神经元个数，再根据具体情况选择合适的隐含层数。
（3）输出层输出层输出网络训练的结果矢量，输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计，在设计时，应尽可能减少系统的规模，使系统的复杂性减少。
如果网络用作识别器，则识别的类别神经元接近1，而其它神经元输出接近0。
以上三层网络的相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接，连接强度构成网络的权值矩阵W。
BP网络是以一种有教师示教的方式进行学习的。首先由教师对每一种输入模式设定一个期望输出值。然后对网络输入实际的学习记忆模式，并由输入层经中间层向输出层传播（称为“模式顺传播”）。
实际输出与期望输出的差即是误差。按照误差平方最小这一规则，由输出层往中间层逐层修正连接权值，此过程称为“误差逆传播”（陈正昌，2005）。
所以误差逆传播神经网络也简称BP（BackPropagation）网。随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替反复进行。
网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近，网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。通过此学习过程，确定下各层间的连接权值后。
典型三层BP神经网络学习及程序运行过程如下（标志渊，2006）：（1）首先，对各符号的形式及意义进行说明：网络输入向量Pk=（a1，a2，…，an）；网络目标向量Tk=（y1，y2，…，yn）；中间层单元输入向量Sk=（s1，s2，…，sp），输出向量Bk=（b1，b2，…，bp）；输出层单元输入向量Lk=（l1，l2，…，lq），输出向量Ck=（c1，c2，…，cq）；输入层至中间层的连接权wij，i=1，2，…，n，j=1，2，…p；中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，…，p，t=1，2，…，p；中间层各单元的输出阈值θj，j=1，2，…，p；输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，…，p；参数k=1，2，…，m。
（2）初始化。给每个连接权值wij、vjt、阈值θj与γj赋予区间（-1，1）内的随机值。（3）随机选取一组输入和目标样本提供给网络。
（4）用输入样本、连接权wij和阈值θj计算中间层各单元的输入sj，然后用sj通过传递函数计算中间层各单元的输出bj。
基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=f（sj）j=1，2，…，p（4.5）（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。
基坑降水工程的环境效应与评价方法Ct=f（Lt）t=1，2，…，q（4.7）（6）利用网络目标向量，网络的实际输出Ct，计算输出层的各单元一般化误差。
基坑降水工程的环境效应与评价方法（7）利用连接权vjt、输出层的一般化误差dt和中间层的输出bj计算中间层各单元的一般化误差。
基坑降水工程的环境效应与评价方法（8）利用输出层各单元的一般化误差与中间层各单元的输出bj来修正连接权vjt和阈值γt。
基坑降水工程的环境效应与评价方法（9）利用中间层各单元的一般化误差，输入层各单元的输入Pk=（a1，a2，…，an）来修正连接权wij和阈值θj。
基坑降水工程的环境效应与评价方法（10）随机选取下一个学习样本向量提供给网络，返回到步骤（3），直到m个训练样本训练完毕。
（11）重新从m个学习样本中随机选取一组输入和目标样本，返回步骤（3），直到网路全局误差E小于预先设定的一个极小值，即网络收敛。如果学习次数大于预先设定的值，网络就无法收敛。（12）学习结束。
可以看出，在以上学习步骤中，（8）、（9）步为网络误差的“逆传播过程”，（10）、（11）步则用于完成训练和收敛过程。通常，经过训练的网络还应该进行性能测试。
测试的方法就是选择测试样本向量，将其提供给网络，检验网络对其分类的正确性。测试样本向量中应该包含今后网络应用过程中可能遇到的主要典型模式（宋大奇，2006）。
这些样本可以直接测取得到，也可以通过仿真得到，在样本数据较少或者较难得到时，也可以通过对学习样本加上适当的噪声或按照一定规则插值得到。
为了更好地验证网络的泛化能力，一个良好的测试样本集中不应该包含和学习样本完全相同的模式（董军，2007）。
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AI爱发猫 www.aifamao.com。
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。
用Matlab编程BP神经网络进行预测
原理就是：建立网络-数据归一化-训练-预测-数据反归一化。附件是电力负荷预测的例子，可以参考。
BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。
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