| Adaboost算法改进BP神经网络预测研究 |
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| 引用本文： | 李翔,朱全银.Adaboost算法改进BP神经网络预测研究[J].计算机工程与科学,2013,35(8):96-102. |
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| 作者姓名： | 李翔 朱全银 |
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| 作者单位： | 淮阴工学院计算机工程学院 |
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| 基金项目： | 国家星火计划资助项目(2011GA690190);江苏省属高校自然科学重大基础研究资助项目(11KJA460001) |
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| 摘 要： | 针对传统BP神经网络容易陷入局部极小、预测精度低的问题,提出使用Adaboost算法和BP神经网络相结合的方法,提高网络预测精度和泛化能力。该方法首先对样本数据进行预处理并初始化测试数据分布权值;然后通过选取不同的隐含层节点数、节点传递函数、训练函数、网络学习函数构造出不同类型的BP弱预测器并对样本数据进行反复训练;最后使用Adaboost算法将得到的多个BP神经网络弱预测器组成新的强预测器。对UCI数据库中数据集进行仿真实验,结果表明本方法比传统BP网络预测平均误差绝对值减少近50%,提高了网络预测精度,为神经网络预测提供借鉴。
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| 关 键 词： | 神经网络 强预测器 迭代算法 adaboost算法 |
Prediction of improved BP neural network
by Adaboost algorithm |
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| LI Xiang,ZHU Quan-yin.Prediction of improved BP neural network
by Adaboost algorithm[J].Computer Engineering & Science,2013,35(8):96-102. |
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| Authors: | LI Xiang ZHU Quan-yin |
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| Affiliation: | (Faculty of Computer Engineering,Huaiyin Institute of Technology,Huai’an 223003,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | neural network strong predictor iterative algorithm adaboost algorithm |
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