我正在努力预测飓风基地在通行证中飓风历史数据的位置。我使用反向传播神经网络进行预测。 输入数据是5神经（[phi，远]），输出是1神经[phi，远]。但是当计算成本（输出 - 目标输出）时我遇到了麻烦。 现在我通过从[phi，remote]到h（x）= a.phi + b.distant的变化输入计算成本，但它看起来效率不高（准确率约为30％）。
here中的数据，我的代码是here，您只需要read_storm_data.py，read_storm_xlsx_file.py和vector_storm.py /
所以如果有人有想法请帮助我，非常感谢你！