基于Bagging算法的水位预测模型广东技术师范学院学报论文
【题名】：基于Bagging算法的水位预测模型广东技术师范学院学报论文(JiYuBaggingSuanFaDeShuiWeiYuCeMoXingGuangDongJiShuShiFanXueYuanXueBaoLunWen) 【关键词】：Bagging算法 神经网络集成 水位预测 【keywords】：BaggingSuanFa ShenJingWangLuoJiCheng ShuiWeiYuCe 【作者】：耿悦敏      【来源】： 知识词典 【期刊名称】：广东技术师范学院学报(GuangDongJiShuShiFanXueYuanXueBao) 【国际标准刊号】：1672-402X        【国内统一刊号】：44-1585 【作者单位】：广东交通职业技术学院,广东广州510650(GuangDongJiaoTongZhiYeJiShuXueYuan,GuangDongGuangZhou510650) 【分类号】：P641      【页码】：-28-30      【出版年】：2007.10         传统的统计分析在小样本预测中的效果不佳，虽然神经网络一定程度上解决了传统方法所遇到的问题，但样本的数量又影响了神经网络的泛化能力，神经网络集成的方法较好地解决了这一问题。在运用智能计算技术建立BP网络的基础上，再利用Bagging算法构造神经网络的集成模型。用珠江三角洲天河水文站的数据进行训练和预测，结果表明，基于Bagging算法的神经网络集成的预测不仅解决了样本数据量少、偏差大、不确定性的问题，而且比单一神经网络具有更强的泛化能力，预测更为可靠。
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