神经网络预测值为何全相同

1. 神经网络预测值为何全相同

最大的可能性是没有归一化。具体原因见下：
下面这个是经典的Sigmoid函数的曲线图：


如果不进行归一化，则过大的输入x将会导致Sigmoid函数进入平坦区，全部趋近于1，即最后隐层的输出全部趋同。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。

使用matlab进行归一化通常使用mapminmax函数，它的用法：
[Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)——将数据X归一化到区间[YMIN,YMAX]内，YMIN和YMAX为调用mapminmax函数时设置的参数，如果不设置这两个参数，这默认归一化到区间[-1, 1]内。标准化处理后的数据为Y，PS为记录标准化映射的结构体。我们一般归一化到（0,1）区间内。希望采纳哦！http://zhidao.baidu.com/question/1882929579529248508

2. 采用什么手段使神经网络预测更加准确

优化神经网络结构。如BP神经网络改变隐层神经元数量、训练算法等；
使用其他神经网络。如Elman神经网络考虑了前一时刻的输出，比较适合用于预测，预测效果往往更好。RBF神经网络的训练速度很快，训练效果也很好。
改进的神经网络算法。例如BP神经网络增加动量项、自适应学习率等措施，防止陷入局部极小影响预测效果。
组合神经网络。取长补短，将全局搜索能力强的算法与局部逼近快的算法组合起来，如遗传算法优化初始权值，再训练。这种方法比较灵活，可以和许多算法融合。
全面考虑影响因素。未来的预测值受许多因素影响，所以应该在基于历史数据的基础上，充分考虑各种因素，考虑得越周全，预知信息越多，预测效果一般更好。