神经网络二次集成预测算法研究 |
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作者姓名: | 顾海艳 曹林 朱涛 袁明 |
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作者单位: | 江苏警官学院,江苏 南京210031;中国人民解放军第66072部队,北京100144 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61802155); |
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摘 要: | 针对常用预测算法不同程度地存在泛化能力不足的缺陷,提出了基于神经网络二次集成的优化算法(NNE2-QQ).该算法在第一次集成时采用量子粒子群算法进行个体网络的选择优化,在第二次集成时采用量子免疫算法进行集成结论生成优化,并通过多次迭代自适应寻求个体和权值的最佳组合,实现神经网络二次集成模型的性能最优,最后实验验证了NNE2-QQ算法的有效性和实用性. NNE2-QQ可从海量数据中发现各种因素之间的联系及其规律,为预测判断提供支持.
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关 键 词: | 神经网络二次集成 量子粒子群算法 量子免疫算法 数据预测 |
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