[Débutant] Réseau de neurones [C#] aForge

c'est vrai que je n'est pas donner suffisamment de details et c'est bien deviné aussi que je ne suit pas vraiment bien en classe:mouarf: mais la sérieusement j'ai besoin d'aide :( je laisse mon code ci-dessous et attends vos reponse merci d'avance :

si dessous la partie du code qui a permis de creer le réseau suivi des principales commandes:
erreur = apprentissage.RunEpoch(entrees, sorties); (pour l'apprentissage)
double erreurVal = computiation(entreesval, sortiesdis); (pour la validation) :
Ma question est comment pourrais-je faire plusieurs pas en avant (réinjecter les sorties) sur mon reseau de neurones car ce dernier ne donne pas de résultats satisfaisants [^^peur] et merci d'avance
Code:
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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Collections;
using System.Threading;
using System.IO;
using AForge.Neuro;
using AForge.Neuro.Learning;
using AForge.Controls;
using ZedGraph;
using AForge.Genetic;
namespace Network
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        double erreur;
        int nbreNeurHidLay = 3;
        double pasDApp = 0.1;
        double momentum = 0;
        int j;
 
        double[][] entrees = new Double[119][];
        double[][] sorties = new Double[119][];
 
        double[][] entreesval = new Double[118][];
        double[][] sortiesdis = new Double[118][];
 
        double[][] entreestest = new Double[7][];
        double[][] sortiestest = new Double[7][];
 
 
      ArrayList tabDynErr = new ArrayList();
        ArrayList tabDynVal = new ArrayList();
        ArrayList tabCompO = new ArrayList();
 
        ArrayList sortiescalculées = new ArrayList();
        bool stop = false;
        double[] Données_semaine_RNA = new double[246];
        //double[] PIBsemaine5ans = new double[265];
 
 
        IActivationFunction fonction;
        ActivationNetwork reseau;
        BackPropagationLearning apprentissage;
 
        public Form1()
        {
            Control.CheckForIllegalCrossThreadCalls = false;
            InitializeComponent();
            initialisation();
        }
 
        public void initialisation()
        {
            initgraph();
            limErreurfield.Text = "0,01";
            limIterField.Text = 500.ToString();
            pasDAppField.Text = pasDApp.ToString();
            MomentumField.Text = momentum.ToString();
            alphaField.Text = "2";
 
           nbreNeuField.Text = nbreNeurHidLay.ToString();
 
           fonction = new BipolarSigmoidFunction(double.Parse(alphaField.Text));
            reseau = new ActivationNetwork(fonction, 3, int.Parse(nbreNeuField.Text), 1);
            apprentissage = new BackPropagationLearning(reseau);
            apprentissage.LearningRate = double.Parse(pasDAppField.Text);
            apprentissage.Momentum = double.Parse(MomentumField.Text);
 
 
            gotya("C:\\Data\\Données_semaine_RNA3.txt", Données_semaine_RNA);
            //gotya2("C:\\Data\\PIB_semaine5ans.txt", PIBsemaine5ans);
 
 
            for (int i = 0; i < 119; i++)
                entrees[i] = new double[] { Données_semaine_RNA[i], Données_semaine_RNA[i+1], Données_semaine_RNA[i+2]};
 
            for (int i = 0; i < 119; i++)
                sorties[i] = new double[] { Données_semaine_RNA[i + 3] };
 
            for (int i = 0; i < 118; i++)
                entreesval[i] = new double[] { Données_semaine_RNA[i + 119], Données_semaine_RNA[i + 120], Données_semaine_RNA[i + 121] };
 
            for (int i = 0; i < 118; i++)
                sortiesdis[i] = new double[] { Données_semaine_RNA[i + 122] };
 
            for (int i = 0; i < 7; i++)
                sortiestest[i] = new double[] { Données_semaine_RNA[i + 236], Données_semaine_RNA[i + 237], Données_semaine_RNA[i + 238] };
 
            for (int i = 0; i < 7; i++)
                sortiestest[i] = new double[] { Données_semaine_RNA[i + 239] };
 
 
 
        }
 
        public void learnin() {
 
            int j = 0, cpt=0;;
            while (!stop)
            {
                erreur = apprentissage.RunEpoch(entrees, sorties);
                double erreurVal = computiation(entreesval, sortiesdis);
                listErreur.Items.Add(j.ToString("000") + "\t" + erreur.ToString("0.######") + "\t\t" + erreurVal.ToString("0.######") );
                tabDynErr.Add(erreur);
                tabDynVal.Add(erreurVal);
                listErreur.SelectedIndex = listErreur.Items.Count - 1;
 
                if (erreurVal<double.Parse(limErreurfield.Text) || j+1>int.Parse(limIterField.Text))
                {
                    arreter.Enabled = false;
                    stop = true;
                    CreerGraphique(zg1);
                }
 
                /*if (j!=0 && (double)tabDynVal[j] > (double)tabDynVal[j - 1])
                {
                    cpt++;
                    if (cpt > 10)
                    {
                        arreter.Enabled = false;
                        stop = true;
                        CreerGraphique(zg1);
                    }
                } 
                //*/
                j++;
            }
        }
 
        private double computiation(double[][] entreesval, double[][] sortiesdis)
        {
            double totalError = 0;
 
            for (int i = 0, inputVectorsAmount = entreesval.Length; i < inputVectorsAmount; i++)
            {
                double[] computedOutput = reseau.Compute(entreesval[i]);
                tabCompO.Add(computedOutput[0]);
 
                for (int j = 0, outputLength = sortiesdis[0].Length; j < outputLength; j++)
                {
                    double error = sortiesdis[i][j] - computedOutput[j];
                    totalError += error * error;
                }
            }
            return totalError;
        }
 
        private void commencer_Click(object sender, EventArgs e)
        {
 
            zg1.GraphPane.CurveList.Clear();
            zg1.Invalidate();
            commencer.Enabled = false;
            arreter.Enabled = true;
            stop = false;
           // learnin();
            Thread thread = new Thread(new ThreadStart(learnin));
            thread.Start();
        }
 
        private void arreter_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            arreter.Enabled = false;
            stop = true;
 
            CreerGraphique(zg1);
        }
        public void gotya(String filename, Double[] tabData)
        {
            TextReader sr = new StreamReader(filename);
 
            string contents = sr.ReadToEnd();
            string[] myArray = contents.Split('\t');
 
            for (int j = 0; j <246; j++)
            {
              //  string a = myArray[j];
 
                tabData[j] = Convert.ToDouble(myArray[j]) / 4175.9;
 
            }
        }