如何建立bp神经网络预测模型可以按照以下步骤进行:1 .提供原始数据；2.提取并归一化训练数据的预测数据；3.训练BP网络；5.结果分析。用实例预测了某地区2015年和2016年的人口，1)灰色模型用于预测波动数据，误差过大，其预测性不可靠。
1、spss如何用现有的模型进行预测
首先，收集建立ARIMA模型所需的数据。在建立ARIMA模型之前，观察数据中是否存在季节性成分，所以做一个序列图进行观察。画序列图的方法如下。依次点击“分析”和“预测”，就可以进行预测了。SPSS(统计产品和服务解决方案)，“统计产品和服务解决方案”软件。起初，该软件的全称是“社会科学解决方案统计包”。但随着SPSS产品服务领域的拓展和服务深度的增加，2000年SPSS的全英文名称正式改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在发生重大调整。
2、如何用Python在10分钟内建立一个预测模型
预测模型的分解过程我一直注重在建模初期投入优质时间，比如假设生成、头脑风暴、讨论或了解可能的结果范围等。所有这些活动都帮助我解决问题，并最终让我设计出更强大的商业解决方案。你把这个时间花在前面有一个很好的理由:你有足够的时间投入，你没有经验(这是有影响的)。你对其他数据观点或想法没有偏见(我一直建议你在钻研数据之前先做假设生成)。后期会急于完成项目，无法投入优质时间。
这有助于你建立一个更好的预测模型，后期需要更少的迭代工作。我们来看看建立第一个模型的剩余阶段的时间安排:数据的描述性分析，50%时间数据预处理(缺失值和异常值的修复)，40%时间数据建模，4%时间性能预测，6%时间。让我们一步一步的完成每一个过程(每一步投入预测的时间):第一阶段:描述性分析/数据探索当我刚成为数据科学家的时候，数据探索占据了我大量的时间。
3、如何用Eviews软件建立时间序列模型和预测
1。数据输入和保存:创建工作文件:点击并输入开始和结束日期。建立对象输入数据:点击对象/新建对象，定义数据文件名ex4_2，输入数据。保存工作文件:单击，并仅存储存储对象。2.模型排名:点击Quick/Estimateequation，输入各种类似YAR(1)AR(2)AR(3)的模型，通过AIC准则或f检验选择最适合的模型。
3.重新拟合AR(2)模型:AIC=2.8329，SC2.8870，SSE=89.644，重新拟合AR(1)模型:SSE=91.32，AIC2.8194，SC = 2.8463。f检验:F2.7。
