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BP神经网络回归预测模型的改进方法研究.docx

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BP神经网络回归预测模型的改进方法研究

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

BP神经网络基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1BP神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2BP神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3BP神经网络训练算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

BP神经网络回归预测模型存在的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1模型过拟合与欠拟合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.2训练速度慢．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.3难以确定最佳网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

改进方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.1模型结构改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1.1网络层数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1.2隐藏层神经元数量优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1.3激活函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2训练算法改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2.1学习率自适应调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2.2随机梯度下降算法优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2.3梯度下降算法的改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3遗传算法与BP神经网络的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3.1遗传算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3.2遗传算法与BP神经网络的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.4数据预处理方法改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.4.1缺失值处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.4.2异常值处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.4.3数据标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.1实验数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.2实验环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3.1传统BP神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.3.2改进BP神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.4实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.1案例背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

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