基于贝叶斯-神经网络的动态回归建模与预测

黄光球; 贾颖峰; 周静

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基于贝叶斯-神经网络的动态回归建模与预测

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结合贝叶斯网络和神经网络,提出了一种建立数据驱动型的动态线性回归系统模型的方法。基于这种模型采用自然连接型的知识分布,形式化各种各样的信息,结合贝叶斯方法,执行贝叶斯网络的持续学习过程;采用指数寿命型的连接权值改进径向基神经网络,优化输入数据,提高计算速度;采用改进的遗传算法,实现神经网络的动态自适应。基于上述方法,实现了线性回归系统动态建模与实时预测。仿真试验说明该方法是有效性。

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来源
《系统仿真学报》 |2005年第12期|2904-2907|共4页
作者
黄光球; 贾颖峰; 周静;
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作者单位

西安建筑科技大学管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类系统决策;
关键词
贝叶斯网络; 神经网络; 线性回归; 遗传算法;

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