请教一个神经网络问题

rolanddj

我想对一个时间序列进行逼近。
现在有均值向量u（值都很小，0.0001级别），方差向量d（值也很小，0.0001级别），另外还有个参数向量t；目标向量是r（值小，0.001级别）。
我想通过向量u、d和t来逼近r。
但需要的效果是，预测出的值要比实际的大，最好的情况是所有的预测值都比实际值大，然后再考虑尽量接近实际值。
请问这样的网络怎么设计？