如何利用训练好的神经网络进行预测
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
如何人工神经网络来预测下一个数值
newff函数建立BP神经网络，历史数据作为样本，例如前n个数据作为输入，输入节点为n写作猫。当前数据作为p，输出节点为1。隐层节点根据试凑法得到。
通过matlab的train函数，得到训练好的BP神经网络。再将当前预测点的前n个数据作为输入，输出即为当前的预测值。
在matlab中怎么使用神经网络工具箱啊？还有神经网络训练完了以后怎么预测新数据啊？
使用weka中的神经网络做预测，有现成的属于，如何预测新数据？
weka好像只对类属性能进行预测，即你能提供带已知类属性的训练集数据和类属性未知的预测集。
在Explorer下面选好神经网络算法后，在test option下面选好training test和supplied test set。
求助：用神经网络做一个数据预测
下列代码为BP神经网络预测37-56周的销售量的代码：% x为原始序列load 销售量.matdata=Cx=data';t=1:length(x);lag=2;fn=length(t);[f_out,iinput]=BP(x,lag,fn);%预测年份或某一时间段t1=fn:fn+20;n=length(t1);t1=length(x)+1:length(x)+n;%预测步数为fnfn=length(t1); [f_out,iinput]=BP(x,lag,fn);P=vpa(f_out,5);[t1' P']% 画出预测图figure(6),plot(t,x,'b*-'),hold onplot(t(end):t1(end),[iinput(end),f_out],'rp-'),grid onxlabel('周数'),ylabel('销售量');str=['BP神经网络预测',num2str(length(x)+1),'-',num2str(length(x)+20),'周的销售量'];title(str)str1=['1-',num2str(length(x)),'周的销售量'];str2=[num2str(length(x)+1),'-',num2str(length(x)+20),'周的预测销售量'];legend(str1,str2)运行结果。
怎么用spss根据神经网络模型分类数据，预测概率
这个预测 必须要有历史数据，也就是你需要有过去众多的历史流失数据和可能影响流失的一些影响因素的数据。说白了 就是仍然需要有类似自变量和因变量的历史数据，之后才可能进行构建模型预测。
如果你没有历史数据做支撑建立模型，那是没有办法做预测的。
如何建立bp神经网络预测 模型
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。