请问MATLAB中神经网络预测结果应该怎么看？求大神解答
从图中NeuralNetwork可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。经过482次迭代循环完成训练，耗时5秒。
相同计算精度的话，训练次数越少，耗时越短，网络结构越优秀。
达到设定的网络精度0.001的时候，误差下降梯度为0.0046，远大于默认的1e-5，说明此时的网络误差仍在快速下降，所以可以把训练精度目标再提高一些，比如设为0.0001或者1e-5。
BP神经网络预测，预测结果与样本数据的理解。
输入节点数是3，说明输入向量的行数m=3，你给的样本只有1行，是不是不全？输出节点只有一个，说明每3个输入数据对应一个预测的输出数据爱发猫 www.aifamao.com。其实样本数量很少，就不需要训练那么多次了，训练了也白训练。
你问“这样的预测结果代表着什么？”，你也没说这些数据在现实中是什么，怎么会知道呢。
Matlab中BP神经网络训练结果求指导，萌新求各位大神给分析一下，感激不尽。
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P=[1;2;3;4;5];%月P=[P/50]；T=[2;3;4;5;6]；%月训练样本T=[T/50]；threshold=[01;01;01;01;01;01;01];net=newff(threshold,[15,7],{'tansig','logsig'},'trainlm');net.trainParam.epochs=2000;=0.001;=0.1;net=train(net,P,T);P_test=[6月]';%6月数据预测7月P_test=[P_test/50];y=sim(net,P_test)y=[y*50]。
bp神经网络算法后的结果看不懂，都是英文，预测值怎么弄出来，高手指导一下
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p_test=[......];out=sim(net,p_test)训练结束后用验证样本检验网络的预测效果，....是验证数据的输入，模型会自动给出预测输出值，将预测值与真实值对比看看模型是否可信...。
BP神经网络预测，不会看结果，请大神帮忙，谢谢
隐藏层神经元个数，你慢慢调试到最佳就好，虽然有经验公式也不一定有用。你输入输出有12年的数据，但是你把这12年数据，其中多少年的数据拿来做网络训练用，多少年的拿来测试用呢？
你没说明啊你应该是拿3年数据进行网络训练，9年拿来测试网络了，所以有九年的结果。建议你最好前九年数据拿来训练网络，最后三年用来测试网络，输出结果。望采纳，有问题继续讨论。
神经网络权值为负怎么解释其含义
请问神经网络中标准数据集怎样理解，有什么作用，怎样得到的。谢谢
标准数据集是神经网络的训练基础。训练就相当于条件反射中的条件，是已知的条件。
来源是“经验”，是已知的映射组，当在神经网络中载入标准数据集后，神经网络随机生成一组矩阵，用矩阵处理标准集中的输入集后，用所得结果与标准输出集比较，将误差提出后根据误差，向减少误差的方向修改矩阵组，然后重复多次以后，误差减小到一定程度，标准输入集输入网络后能得到标准输出集，训练完成。
这个矩阵组就是神经网络模型。神经网络就是用电脑在标准数据集上总结经验，来对新的输入进行映射。