【摘 要】
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遗传算法、BP神经网络和多元回归是目前应用比较广泛的数据挖掘算法，它们各俱优点，同时也存在诸多无法避免的缺陷。该文在前三者的基础上，提出一种BP网络与多元回归模型融合的杂
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遗传算法、BP神经网络和多元回归是目前应用比较广泛的数据挖掘算法，它们各俱优点，同时也存在诸多无法避免的缺陷。该文在前三者的基础上，提出一种BP网络与多元回归模型融合的杂舍BP网络，并采用遗传算法优化杂合BP网络的初始权值，有效地避免几种方法在单独使用时存在的缺陷。验证实验结果表明：新方法所建立的模型在收敛速度、精度和泛化能力上都明显优于GA、BP神经网络和多元回归．并且较当今比较热门的ELM、SVRKM和SVM也有较显著的改进。
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