贝叶斯正则化的 BP 神经网络在经济预测中的应用

• 作者: 李旭军
• 来源期刊: 科技信息(学术版)
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 贝叶斯正则 经济预测
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 高校理科研究
• 页码范围: 67-69
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3299字
• 语种: 中文

摘要

本文应用Bayesian正则化算法改进BP神经网络泛化能力.通过对湖北省1985年-2004年关于经济发展水平的数据进行拟和以及预测,结果表明采用Bayesian正则化算法比相同条件下采用其他改进算法泛化能力要好,收敛速度快、预测精度高,方法简单,操作方便.实例分析表明, 贝叶斯正则化算法优化BP神经网络的方法是令人满意的,对经济预测有良好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李旭军	华中师范大学数学与统计学学院	2	14	2.0	2.0