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基于PSO算法的神经网络集成构造方法 总被引:12,自引:2,他引:12
为合理选择组成神经网络集成的个体,使各个体间保持较大的差异度,从而提高集成所建模型的仿真精度,提出一种新的神经网络集成构造方法.独立训练出一批神经网络,采用离散粒子群优化(PSO)算法,用多维空间中0或1取值的粒子描述所有可能的神经网络集成.网络集成预测误差的估计值用组成集成的个体网络之间的相关度表示,并作为优化过程中的适应度函数.优选得到参与构成神经网络集成的部分差异度较大网络个体.对8个典型数据集回归问题的实验结果表明,该方法构造的神经网络集成普遍使用了较少的网络个体,而预测精度均好于Bagging方法等传统方法. 相似文献
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基于蚁群算法的选择性神经网络集成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为选择差异度较大、精确度较高的神经网络个体组建神经网络集成,提高神经网络集成的性能,提出一种新的选择性神经网络集成构造方法.该算法采用蚁群优化算法在独立训练的神经网络个体中选择部分组建网络集成,在蚁群优化过程中神经网络个体被选择的概率由信息素和启发因子决定,信息素反映当前神经网络个体的精确度,启发因子反映神经网络个体间的差异度,能有效提高系统的搜索效率和预测精度.实验结果表明,该算法构造的神经网络集成使用了较少的网络个体,而预测误差均好于传统的Bagging和Boosting算法. 相似文献
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