神经网络预测值波动不大

回答: 神经网络预测值波动不大可能是由于以下几个原因导致的。首先，样本不具有代表性和特征性可能会导致预测结果的误差较大。\[1\]其次，网络模型设计可能存在问题，需要进行Try-Error和调整来改善模型的性能。\[1\]此外，如果使用的是传统的线性预测模型，如多元回归和时间序列方法，对于中长期预测可能具有一定的局限性。\[2\]为了弥补这一缺陷，可以考虑使用BP神经网络结合主成分分析法构建预测模型。\[2\]另外，为了减小波动，可以使用Trainbr（贝叶斯正则化训练函数），这个函数对网络的泛化能力比较好。\[1\]最后，如果预测的目标是价格变化的波动率，可以考虑使用开盘前后的平均价格比作为目标，以减小波动。\[3\]综上所述，神经网络预测值波动不大可能是由于样本不具有代表性、网络模型设计问题、使用传统线性模型以及目标设定等原因导致的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [bp神经网络结果不一样,bp神经网络误差太大](https://blog.csdn.net/jiefu6666/article/details/126630732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [神经网络建立预测模型,数学建模神经网络应用](https://blog.csdn.net/m0_54846070/article/details/126261426)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [如何用卷积神经网络预测股票波动率？（附Python代码）](https://blog.csdn.net/ndhtou222/article/details/105828612)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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