广西民族大学学报（自然科学版）
廣西民族大學學報（自然科學版）
엄서민족대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF GUANGXI UNIVERSITY FOR NATIONALITIES(NATURAL SCIENCE EDITION)
2014年
1期
70-74
,共5页
蜂群算法%神经网络集成%泛化能力%最大方差组合%预报
蜂群算法%神經網絡集成%汎化能力%最大方差組閤%預報
봉군산법%신경망락집성%범화능력%최대방차조합%예보
为进一步提高神经网络集成的泛化能力,提出一种基于最大方差组合的选择性神经网络集成构造方法:首先训练出若干神经网络个体,其次,利用离散人工蜂群算法对这些神经网络个体进行组合优化的全局搜索,选出一个最大方差的个体组合,最后,将具有最大方差的神经网络个体使用简单平均方法进行神经网络集成.将该模型应用与广西东南部的区域降水预报试验,实验结果表明,笔者提出的神经网络集成方法比常用的Bagging集成方法提高了8％以上,能有效地提高神经网络的泛化能力.
為進一步提高神經網絡集成的汎化能力,提齣一種基于最大方差組閤的選擇性神經網絡集成構造方法:首先訓練齣若榦神經網絡箇體,其次,利用離散人工蜂群算法對這些神經網絡箇體進行組閤優化的全跼搜索,選齣一箇最大方差的箇體組閤,最後,將具有最大方差的神經網絡箇體使用簡單平均方法進行神經網絡集成.將該模型應用與廣西東南部的區域降水預報試驗,實驗結果錶明,筆者提齣的神經網絡集成方法比常用的Bagging集成方法提高瞭8％以上,能有效地提高神經網絡的汎化能力.
위진일보제고신경망락집성적범화능력,제출일충기우최대방차조합적선택성신경망락집성구조방법:수선훈련출약간신경망락개체,기차,이용리산인공봉군산법대저사신경망락개체진행조합우화적전국수색,선출일개최대방차적개체조합,최후,장구유최대방차적신경망락개체사용간단평균방법진행신경망락집성.장해모형응용여엄서동남부적구역강수예보시험,실험결과표명,필자제출적신경망락집성방법비상용적Bagging집성방법제고료8％이상,능유효지제고신경망락적범화능력.
