神经网络软件操作手册-Neurosolutions5.0.doc

1、1、打开Neurosolutions,进入以下界面点击NS Excel 按钮，在Excel加载项中出现Neurosolutions项。2、标记数据选定指标数据列（x1x5）,点击Neurosolutions 菜单选择Tag Data下Column(s) As Input 选项，将（x1x5）标记为输入。选定指标数据列y,点击Tag Data下Column(s) As Desired 选项，将y标记为输出。选定第1到53个样本所在的行，点击Tag Data下Row(s) As Training 选项，将其标记为训练集。最后选定第53到58个样本所在的行，点击Tag Data下Row(s) As

2、Testing 选项，将其标记为测试集。标记完成后界面如下。3、预处理数据点击Neurosolutions 菜单，选择Preprocess Data下Randomize Rows选项，完成数据处理，Excel出现sheet1Randomize.4、建立BP神经网络模型选择Excel的sheet1工作表界面，点击Neurosolutions 菜单，选择Create/Open Network下的New Custom Network 选项，出现以下界面。点击按钮，出现模型参数设置界面。点击按钮，将设置隐层层数。出现界面如下。设置1个隐层层数，点击按钮，对隐层参数进行设定，出现界面如下。设置隐层处理单

3、元为4个，激活函数SigmoidAxon,学习规则选择Momentum,步长为1，冲量为0.7，都为系统默认值。点击按钮，对输出层进行参数设定，出现界面如下。步长为0.1，冲量为0.7，都为系统默认值。点击按钮，设置最大迭代次数，出现界面如下。 设置最大迭代次数为6000次，选定MSE按钮，设置标准误差参数为0.01，选择批量更新Batch按钮。点击按钮，出现以下界面。点击按钮，BP神经网络模型设立完成，出现界面如下。5、训练神经网络选择Excel的sheet1Randomized工作表界面，点击Neurosolutions 菜单，选择Train Network下的Train选项，出现以下界面

4、。在Train name中填入名称为train1，迭代此处为6000次，点击按钮，出现以下界面。点击按钮，得到Train1training Report和Train1training MSE两张工作表，结果如下。Best NetworkTrainingEpoch #6000Minimum MSE0.00221929Final MSE0.002219296、测试神经网络选择Excel的sheet1Randomized工作表界面，点击Neurosolutions 菜单，选择Test下的test选项，出现以下界面。在Trial name中填入名称为test1，在Dataset to Test 中选择

5、Training，点击按钮，出现以下界面。点击按钮，得到Test1testing Report和Test1testing MSE两张工作表，结果如下。PerformanceyMSE1.59298E-07NMSE0.049432915MAE0.000334578Min Abs Error1.11036E-06Max Abs Error0.000899092r0.9750376687、预测次日收盘价点击Neurosolutions 菜单，点击Tag Data下Row(s) As Production的选项，确定要预测的样本。然后点击Neurosolutions 菜单下Apply Production Dataset的最终得到预测数据。