BP神经网络编写价格预测

资 源 简 介

BP神经网络编写价格预测

详 情 说 明

BP神经网络是一种经典的前馈神经网络，广泛应用于价格预测等回归问题中。其核心思想是通过反向传播算法不断调整网络权重，使预测结果逼近真实值。

实现思路 数据预处理：包括特征选择、归一化（如MinMaxScaler）和数据集划分（训练集/测试集）。价格预测通常需处理时序数据，需注意窗口切片或滞后特征构造。

网络结构设计： 输入层节点数等于特征维度（如历史价格、交易量等）。 隐藏层常用1-2层，每层神经元数量通过实验调优（如16、32等）。 输出层为1个节点（预测价格值），使用线性激活函数。

训练过程： 损失函数选择均方误差（MSE），优化器可用Adam或SGD。 通过反向传播计算梯度，调整权重以最小化损失。 早停法（Early Stopping）可防止过拟合。

优化方向 结合LSTM处理时序依赖更强的数据。 引入Dropout层提升泛化能力。 使用网格搜索确定超参数（如学习率、批大小）。

BP神经网络的实现需平衡模型复杂度与数据规模，合理调整训练轮次（epochs）可避免欠拟合或过拟合。