A. 有什麼軟體可以實現神經網路預測
打開Matlab幫助-》然後選擇神經網路工具箱->選擇例子: 裡面有很多BP預測的例子。
B. 求大神幫看下spss神經網路多層感知器的結果
您好，這樣的：
預測為空，應該是你做的步驟有哪一步操作可能不對。
預測一樣，說明模專型可能有問題屬，可以用不同的神經網路模型模型試試，改變隱藏層數目等等。
另外數據如果回歸能很好解釋，沒有必要用神經網路，數據是連續的不同年份的數據，用時間序列分析應該更適合。
C. 用SPSS神經網路分析信度
神經網路屬於挖掘領域，是一種自學習的演算法。
既然是自學習的，就是可以不斷通過追加數據來提高模型預測的准確度，這也是數據挖掘的關鍵所在，它比傳統統計分析多了一個矯正和不斷通過追加數據提升模型准確度的過程。
因此 採用挖掘類的演算法，一般都需要再追加數據做矯正或者叫做驗證
D. 急問求助。用spss我已經分析好了神經網路模型。如何調用它，輸如其他因變數，輸出自變數的值
你說錯了吧？ 應該是輸入自變數，輸出因變數。
如果你想在當前打開的文件中，再輸版入數據，進行權預測值的輸出，應該先輸入好自變數，保持因變數欄位空缺，再進行一次分析模型（參數不要做任何改變）。
如果你是想在新的文件中進行預測，那就先把模型導出為xml文件。然後打開新數據，然後在『實用程序』下的菜單欄里點擊'評分向導'，把原先保存下來的xml文件導入進來，進行預測。--這個做法和其他模型的使用是一樣的。
E. SPSS統計分析案例:多層感知器神經網路
SPSS統計分析案例:多層感知器神經網路
神經網路模型起源於對人類大腦思維模式的研究，它是一個非線性的數據建模工具， 由輸入層和輸出層、 一個或者多個隱藏層構成神經元，神經元之間的連接賦予相關的權重， 訓練學習演算法在迭代過程中不斷調整這些權重，從而使得預測誤差最小化並給出預測精度。
在SPSS神經網路中，包括多層感知器（MLP）和徑向基函數（RBF）兩種方法。
本期主要學習多層感知器神經網路，要把它講清楚是比較困難的，為了能直觀感受它的功能，首先以一個案例開始，最後再總結知識。
案例數據
該數據文件涉及某銀行在降低貸款拖欠率方面的舉措。該文件包含 700 位過去曾獲得貸款的客戶財務和人口統計信息。請使用這 700 名客戶的隨機樣本創建多層感知器神經網路模型。銀行需要此模型對新的客戶數據按高或低信用風險對他們進行分類。
第一次分析：菜單參數
要運行「多層感知器」分析，請從菜單中選擇：
分析 > 神經網路 > 多層感知器
如上圖所示，MLP主面板共有8個選項卡，至少需要設置其中"變數"、"分區"、"輸出"、"保存"、"導出"等5個選項卡，其他接受軟體默認設置。
▌ "變數"選項卡
將"是否拖欠"移入因變數框；
將分類變數"學歷"移入因子框，其他數值變數移入"協變數"框；
因各協變數量綱不同，選擇"標准化"處理；
▌ "分區"選項卡
在此之前，首先在 "轉換 > 隨機數生成器"菜單中設置隨機數固定種子為9191972（此處同SPSS官方文檔，用戶可以自由設定），因為"分區"選項卡中，要求對原始數據文件進行隨機化抽樣，將數據劃分為"訓練樣本"、"支持樣本"、"檢驗樣本"3個區塊，為了隨機過程可重復，所以此處指定固定種子一枚；
初次建模，先抽樣70%作為訓練樣本，用於完成自學習構建神經網路模型，30%作為支持樣本，用於評估所建立模型的性能，暫不分配檢驗樣本；
▌ "輸出"選項卡
勾選"描述"、"圖"；
勾選"模型摘要"、"分類結果"、"預測實測圖"；
勾選"個案處理摘要"；
構成"自變數重要性分析"；
這是第一次嘗試性的分析，主要參數設置如上，其他選項卡接受軟體默認設置，最後返回主面板，點擊"確定"按鈕，軟體開始執行MLP過程。
第一次分析產生的結果：
主要看重點的結果，依次如下：
個案處理摘要表，700個貸款客戶的記錄，其中480個客戶被分配到訓練樣本，佔比68.6%，另外220個客戶分配為支持樣本。
模型摘要表，首次構建的MLP神經網路模型其不正確預測百分比為12.7%，獨立的支持樣本檢驗模型的不正確百分比為20.9%，提示"超出最大時程數"，模型非正常規則中止，顯示有過度學習的嫌疑。
判斷：首次建立的模型需要預防過度訓練。
第二次分析：菜單參數
首次分析懷疑訓練過度，所以第二次分析主要是新增檢驗樣本以及輸出最終的模型結果。
運行「多層感知器」分析，請從菜單中選擇：
分析 > 神經網路 > 多層感知器
▌ "分區"選項卡
對樣本進行重新分配，總700樣本，支持樣本繼續30%，訓練樣本由原來的70%縮減至50%，另外的20%分配給獨立的檢驗樣本空間；
▌ "保存"選項卡
保存每個因變數的預測值或類別；
保存每個因變數的預測擬概率；
▌ "導出"選項卡
將突觸權重估算值導出到XML文件；
給XML模型文件起名並制定存放路徑；
其他選項卡的操作和第一次分析保持一致。返回主面板，點擊"確定"開始執行第二次分析。
第一次分析產生的結果：
總樣本在3個分區的分配比例。
MLP神經網路圖，模型包括1個輸入層、1個隱藏層和1個輸出層，輸入層神經元個數12個，隱藏層9個，輸出層2個。
模型摘要表，模型誤差在1個連續步驟中未出現優化減少現象，模型按預定中止。模型在3個分區中的不正確預測百分比較接近。
模型分類表，軟體默認採用0.5作為正確和錯誤的概率分界，將3大分區樣本的正確率進行交叉對比，顯示出預測為NO，即預測為不拖欠的概率高於拖欠，模型對有拖欠的貸款客戶風險識別能力較低。
預測-實測圖，按照貸款客戶是否拖欠與預測結果進行分組，縱坐標為預測概率。以0.5為分界時，對優質客戶的識別效果較好，但是有較大的概率在識別有拖欠客戶上出錯。
顯然以0.5作為分界並不是最優解，可以嘗試將分界下移至0.3左右，此操作會使第四個箱圖中大量欠貸客戶正確地重新分類為欠貸者，提高風險識別能力。
自變數重要性圖，重要性圖為重要性表格中值的條形圖，以重要性值降序排序。其顯示與客戶穩定性（employ、address）和負債（creddebt、debtinc）相關的變數對於網路如何對客戶進行分類有重大影響；
最後來看導出的XML模型文件：
以XML文件存儲了第二次構建的MLP神經網路模型，可以用於新客戶的分類和風險識別。
新客戶分類
假設現在有150名新客戶，現在需要採用此前建立的模型，對這些客戶進行快速的風險分類和識別。
打開新客戶數據，菜單中選擇：
實用程序 > 評分向導
型"XML文件，點擊"下一步"：
檢查新數據文件變數的定義是否准確。下一步。
選擇輸出"預測類別的概率"、"預測值"。完成。
新客戶數據文件新增3列，分別給出每一個新客戶的預測概率和風險分類（是否欠貸）。
多層感知器神經網路 總結
一種前饋式有監督的學習技術；
多層感知器可以發現極為復雜的關系；
如果因變數是分類型，神經網路會根據輸入數據，將記錄劃分為最適合的類別；
如果因變數是連續型，神將網路預測的連續值是輸入數據的某個連續函數；
建議創建訓練-檢驗-支持三個分區，網路訓練學習將更有效；
可將模型導出成 XML 格式對新的數據進行打分；
F. SPSS的神經網路模型參數設置疑問
1神經網路對於定量數據也能用
2因子根據具體研究面對確定
3比例3:7，也可以cross
4驗證集必須
5這些就多了，有數學公式