现代电子技术

2019, v.42;No.546(19) 64-67+72

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一种改进的BP-AdaBoost算法及应用研究
Study and application of improved BP-AdaBoost algorithm

朱晨飞;黄淑华;王怀聪;何杭松;

摘要(Abstract):

BP-AdaBoost算法结合BP神经网络和AdaBoost算法二者的优点,在提高准确率的同时加快训练速度。但传统BP神经网络在训练时可能会出现陷入局部最优的问题,针对此缺陷,提出一种改进的BP-AdaBoost算法,先采用思维进化算法调整BP神经网络的权值和阈值,再运用优化后的BP神经网络构造多个优化的弱预测器,最后将AdaBoost多分类思想引入改进的BP-AdaBoost算法中,构造多个强预测器判断决策输出结果。将改进的BP-AdaBoost算法与小波神经网络用于上证指数开盘指数的预测中,通过实验对比分析,证明了算法的可行性与优越性。

关键词(KeyWords): 神经网络;BP-AdaBoost算法;思维进化算法;多分类;上证指数预测;强预测器

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 公安部资助项目(2017GABJC38)~~

作者(Author): 朱晨飞;黄淑华;王怀聪;何杭松;

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