昆明理工大学学报（自然科学版）
昆明理工大學學報（自然科學版）
곤명리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF KUNMING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY（SCIENCE AND TECHNOLOGY）
2013年
6期
61-67
,共7页
多元线性回归%BP神经网络%预测模型%对比研究
多元線性迴歸%BP神經網絡%預測模型%對比研究
다원선성회귀%BP신경망락%예측모형%대비연구
multiple regression%BP neural network%prediction model%comparison research
对多元线性回归模型及 BP 神经网络模型的理论及运用方法进行研究，采用 SPSS 及MATLAB软件分别建立多元性回归和BP神经网络预测模型，通过农村居民纯收入预测的算例，对多元线性回归和BP神经网络预测模型的拟合优度、初始数据的仿真与模拟能力和新数据的预测能力进行对比，数据结果表明BP神经网络预测模型优于多元线性回归预测模型。
對多元線性迴歸模型及 BP 神經網絡模型的理論及運用方法進行研究，採用 SPSS 及MATLAB軟件分彆建立多元性迴歸和BP神經網絡預測模型，通過農村居民純收入預測的算例，對多元線性迴歸和BP神經網絡預測模型的擬閤優度、初始數據的倣真與模擬能力和新數據的預測能力進行對比，數據結果錶明BP神經網絡預測模型優于多元線性迴歸預測模型。
대다원선성회귀모형급 BP 신경망락모형적이론급운용방법진행연구，채용 SPSS 급MATLAB연건분별건립다원성회귀화BP신경망락예측모형，통과농촌거민순수입예측적산례，대다원선성회귀화BP신경망락예측모형적의합우도、초시수거적방진여모의능력화신수거적예측능력진행대비，수거결과표명BP신경망락예측모형우우다원선성회귀예측모형。
The theory and application of multiple regression model and BP neural network model are studied in this paper.SPSS and MATLAB software are adopted to build multiple regression model and BP neural network model respectively,whose fitness,initial capability of simulation as well as capacity to predict new data are then compared through a case study of forecasting the net income of rural residents.It is shown through the compari-sons that BP neural network prediction model is better than multiple regression prediction model.
