琪琪给大家谈谈python神经网络预测模型，以及pythonbp神经网络预测应用的知识点，希望对你所遇到的问题有所帮助。

python神经网络预测模型 pythonbp神经网络预测

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1、时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某时间的特征来预测未来一段时间内该的特征。

2、这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。

3、RNN 和 LSTM 模型时间序列模型常用强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。

4、相比与普通神经网络的各计算结果之间相互的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。

5、通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。

6、典型的RNN网路结构如下：右侧为计算时便于理解记忆而产开的结构。

7、简单说，x为输入层，o为输出层，s为隐含层，而t指第几次的计算；V,W,U为权重，其中计算第t次的隐含层状态时为St = f(UXt + WSt-1)，实现当前输入结果与之前的计算挂钩的目的。

8、对RNN想要更深入的了解可以戳这里。

9、RNN的局限：LSTM模型LSTM的特点就是在RNN结构以外添加了各层的阀门。

10、阀门有3类：遗忘阀门（forget gate），输入阀门（input gate）和输出阀门（output gate）。

11、这些阀门可以打开或关闭，用于将判断模型网络的记忆态（之前网络的状态）在该层输出的结果是否达到阈值从而加入到当前该层的计算中。

12、如图中所示，阀门利用sigmoid函数将网络的记忆态作为输入计算；如果输出结果达到阈值则将该阀门输出与当前层的的计算结果相乘作为下一层的输入（PS：这里的相乘是在指矩阵中的逐元素相乘）；如果没有达到阈值则将该输出结果遗忘掉。

13、每一层包括阀门的权重都会在每一次模型反向传播训练过程中更新。

14、更具体的LSTM的判断计算过程如下图所示：LSTM模型的记忆功能就是由这些阀门实现的。

15、当阀门打开的时候，前面模型的训练结果就会关联到当前的模型计算，而当阀门关闭的时候之前的计算结果就不再影响当前的计算。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。