使用MLP（多层感知器）进行库存预测。

Question

我和一些同学参加了人工智能学科，我们正试图复制文章“使用遗传算法和进化策略进行股票价格预测”的结果。本文解决了二元分类问题，说明股票是否会在第二天增加或减少。我们得到了一些不好的结果，算法似乎只导致一个结果，它的输出增加或减少到每个输入。我们尝试了一个带有6个输入神经元，一个隐藏神经元和一个输出神经元的MLP，使用遗传算法设置输入权重。我们使用了从2006年到2016年的十年数据集进行培训，其中包括以下属性：开放价值，高价值，低价值，交易量，收盘价，调整收盘价。有没有人知道我们可以做些什么来获得更好的结果？还有什么我们做错了吗？

Answer 1

从我的角度来看是隐藏单位数量的问题。你只使用一个隐藏的神经元，这可能不足以进行股票预测。尝试添加更多隐藏单位。