java 神经网络库 负荷预测

Java中有很多神经网络库可以用于负荷预测，其中最知名的是DL4J（DeepLearning4J）和Neuroph。DL4J是一个基于迭代算法的开源深度学习库，它可以在分布式环境下进行训练并支持GPU加速，适用于大规模数据和复杂模型的负荷预测任务。DL4J提供了丰富的神经网络结构和训练算法选项，用户可以根据具体需求选择合适的模型来进行负荷预测。

而Neuroph则是一个简单易用的Java神经网络库，它提供了一些经典的神经网络模型，如多层感知器（MLP）和递归神经网络（RNN），以及一些常用的训练算法，如反向传播和遗传算法。Neuroph的设计目标是易于使用和快速上手，适合初学者和小规模的负荷预测任务。

除了以上两个库，还有其他一些Java神经网络库可供选择，如Encog、Weka和Deeplearning4java等。这些库都提供了强大而丰富的功能，可以帮助用户实现负荷预测任务。用户可以根据自身需求和技术水平选择适合自己的神经网络库，并根据库的文档和示例代码进行学习和实践。