基于廣義回歸網絡的動態權重回歸型神經網絡集成方法研究

摘要：神經網絡集成技術能有效地提高神經網絡的預測精度和泛化能力，已成為機器學習和神經計算領域的一個研究熱點。針對回歸分析問題提出了一種動態確定結果合成權重的神經網絡集成構造方法，在訓練出個體神經網絡之后，根據各個體網絡在輸入空間上對訓練樣本的預測誤差，應用廣義回歸網絡來動態地確定各個體網絡在特定輸入空間上的權重。實驗結果表明，與傳統的簡單平均和加權平均方法相比，本集成方法能取得更好的預測精度。

關鍵詞：神經網絡集成； BP網絡； 動態權重； 廣義回歸神經網絡

中圖法分類號：TP183

文獻標識碼：A

文章編號：1001-3695(2005)12-0041-03