| 基于有限次残差拟合的BP神经网络组合模型 |
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| 引用本文： | 杨程炜.基于有限次残差拟合的BP神经网络组合模型[J].广东水利电力职业技术学院学报,2015(2):31-34. |
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| 作者姓名： | 杨程炜 |
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| 作者单位： | 华南师范大学数学系,广东广州,510631 |
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| 摘 要： | 关于BP神经网络的优化,鉴于大多数的思路都集中于提高单个预测器的预测精度,首次提出了基于有限次残差拟合的BP神经网络组合模型。结果显示,在经典BP神经网络适用的情境下,组合模型能够有效提高预测精度,此外,进一步证实其预测精度优于遗传神经网络(GA-BP),且建模效率比GA-BP提高99.2%。
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| 关 键 词： | 神经网络 遗传算法 残差拟合 |
Combined Back Propagation Neural Network Model Based on Fitting Residuals Finitely |
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| YANG Cheng-wei.Combined Back Propagation Neural Network Model Based on Fitting Residuals Finitely[J].Journal of Guangdong Technical College of Water Resources and Electric Engineering,2015(2):31-34. |
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| Authors: | YANG Cheng-wei |
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| Affiliation: | YANG Cheng-wei;School of Mathematical Sciences,South China Normal University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | back propagation neural network genetic algorithm fitting of residuals |
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