用BP神经网络做时间序列的预测，输出是当期数值，输入是前d期数值，为什么训练出来都是前一期的数值左右？
其实想问的问题就是用BP神经网络在时间序列上训练预测模型，数据也归一化了，激活函数用的relu，但模型就是不收敛，似乎总是直接就梯度消失了，学习曲线如下：
具体数据形式如下：
如图这是用来训练模型的数据（不完全，总数据量有1000多），
但是我用相同的训练数据做模型预测，得出的结论是：
显然每次用前几期预测，结论都是前一期的数据左右，并不是当期的数据
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