安庆师范学院学报（自然科学版）
安慶師範學院學報（自然科學版）
안경사범학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF ANQING TEACHERS COLLEGE(NATURAL SCIENCE)
2011年
2期
94-96
,共3页
回归%非线性%SVR%BP%仿真
迴歸%非線性%SVR%BP%倣真
회귀%비선성%SVR%BP%방진
BP神经网络和用于回归的支持向量机(SVR)在非线性回归中表现出很好的学习和预测能力.本文对这两种方法的算法思想进行分析比较,并通过仿真实例对它们的回归性能加以比较,理论和实验结果表明SVR方法在稳定性和泛化性上优于BP网络方法.
BP神經網絡和用于迴歸的支持嚮量機(SVR)在非線性迴歸中錶現齣很好的學習和預測能力.本文對這兩種方法的算法思想進行分析比較,併通過倣真實例對它們的迴歸性能加以比較,理論和實驗結果錶明SVR方法在穩定性和汎化性上優于BP網絡方法.
BP신경망락화용우회귀적지지향량궤(SVR)재비선성회귀중표현출흔호적학습화예측능력.본문대저량충방법적산법사상진행분석비교,병통과방진실례대타문적회귀성능가이비교,이론화실험결과표명SVR방법재은정성화범화성상우우BP망락방법.
