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基于主成分和BP神经网络的汽车保有量预测
基于主成分和BP神经网络的汽车保有量预测
来源 :交通标准化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hongqinshuling
【摘 要】
:
针对汽车保有量预测建模中输入因子过多而导致神经网络规模过大、泛化能力差的问题,通过主成分分析法和贝叶斯正则化方法对BP神经网络进行改进,可简化网络结构,增强泛化能力。对
【作 者】
:
田振中
彭晗
薛海培
【机 构】
:
郑州大学升达经贸管理学院,华北水利水电学院
【出 处】
:
交通标准化
【发表日期】
:
2008年19期
【关键词】
:
汽车保有量
BP神经网络
主成分分析
预测
vehicle quantity BP neural network principal component ana
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针对汽车保有量预测建模中输入因子过多而导致神经网络规模过大、泛化能力差的问题,通过主成分分析法和贝叶斯正则化方法对BP神经网络进行改进,可简化网络结构,增强泛化能力。对此,以我国汽车保有量预测为例进行的仿真计算表明,结果令人满意,这也同时证明了该方法用于汽车保有量预测的可行性与有效性。
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