如何用神经网络做时延预测？

1. 数据收集和准备：首先，需要收集有关时间序列数据的历史记录，并将其整理成适合神经网络处理的格式。通常情况下，您需要将原始数据进行标准化或归一化处理，以便更好地训练模型。

2. 模型设计：选择适当的神经网络结构并确定它们所需的参数。在时延预测任务中, 通常会使用RNN、LSTM、GRU等结构, 并且根据实际情况来调整层数和节点数.

3. 模型训练: 将数据分为训练集和测试集，并使用训练数据对模型进行训练。在此过程中, 可以通过交叉验证等方法来评估模型性能并优化超参数.

4. 模型评估和优化：测试模型对新样本(即未见过) 的预测能力，并根据结果对模型进行进一步调整或优化.

5. 预测输出: 在完成以上步骤后, 可以将已经成功训练好的模型用于新数据输入以获取时延预测结果.

总之，在进行时延预测任务之前，请确保您已经掌握了相关知识并且了解了具体实现方法。同时也要注意到各种影响因素如噪声、异常值等问题, 并尽可能地提高精度并降低误差率。