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逐步线性回归与神经网络预测的算法对比分析
逐步线性回归与神经网络预测的算法对比分析
上传者:
38711333
|
上传时间: 2021-06-08 15:56:19
|
文件大小: 532KB
|
文件类型: PDF
逐步线性回归
BP神经网络
RBF径向神经网络
ELM极限学习机
逐步线性回归能较好地克服多重共线性现象的发生,因此逐步回归分析是探索多变量关系的最常用的分析方法,智能算法是现代数据分析的主要方法。本文通过一个实例进行了对比研究,预测结果显示:在预测的精度上,在隐含层数目相同时,RBF径向神经网络>BP神经网络>逐步线性回归>ELM极限学习机。通过对比分析,发现神经网络方法较回归分析预测效果更好,误差相对较小。
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