神经网络预测问题求解

我预测的上证指数。预测结果才1300左右。实际的是三千多。为啥预测结果会差这么多呢？求指导😭

1、首先根据训练集效果来判断是否是高偏差？也就是是否欠拟合。
如果不是，跳转到下一步（判断是否高方差）。
如果是，有四种可尝试的方法：
A、新网络，比如：更多的隐藏层或隐藏单元。
B、用更多时间训练算法。
C、尝试更先进的优化算法。
D、尝试新网络框架（有时有用有时没用）。
反复调试，直到偏差降到和接受范围内，然后进行下一步。
2、根据验证集效果来判断是否是高方差？也就是是否过拟合。
如果不是，说明得到了很好的结果，训练结束，开始将该模型放入测试集。
如果是，有三种可尝试的方法：
A、更多数据来训练。
B、正则化来减少过拟合。
C、尝试新网络框架（有时有用有时没用）。
反复调试，直到方差降到和接受范围内。

迭代10万次再看看，训练次数少

用的是matlab自带的那个工具箱吧，这个是不是只有一层的BP网络？可能模型太简单了。