山东建筑大学学报
山東建築大學學報
산동건축대학학보
JOURNAL OF SHANDONG JIANZHU UNIVERSITY
2009年
3期
229-232
,共4页
神经网络%保有量%主成分分析%误差分析
神經網絡%保有量%主成分分析%誤差分析
신경망락%보유량%주성분분석%오차분석
分析了预测机动车保有量时的若干影响因素,针对少量影响因素可提高BP神经网络训练速度的特点,提出利用主成分分析法通过SPSS软件来缩减影响因素数量.并根据这些筛选出来的因素,建立神经网络并对其训练达到预定误差后对机动车保有量进行预测.最后通过山东省实例,将BP神经网络预测的数据与趋势外推法预测的数据进行对比,得出BP神经网络法运算速度较快、误差较小的结论.
分析瞭預測機動車保有量時的若榦影響因素,針對少量影響因素可提高BP神經網絡訓練速度的特點,提齣利用主成分分析法通過SPSS軟件來縮減影響因素數量.併根據這些篩選齣來的因素,建立神經網絡併對其訓練達到預定誤差後對機動車保有量進行預測.最後通過山東省實例,將BP神經網絡預測的數據與趨勢外推法預測的數據進行對比,得齣BP神經網絡法運算速度較快、誤差較小的結論.
분석료예측궤동차보유량시적약간영향인소,침대소량영향인소가제고BP신경망락훈련속도적특점,제출이용주성분분석법통과SPSS연건래축감영향인소수량.병근거저사사선출래적인소,건립신경망락병대기훈련체도예정오차후대궤동차보유량진행예측.최후통과산동성실례,장BP신경망락예측적수거여추세외추법예측적수거진행대비,득출BP신경망락법운산속도교쾌、오차교소적결론.
