怎么写关于汽车保有量bp神经网络预测模型的问题重述

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基于主成分和BP神经网络的汽车保有量预测--《交通标准化》2008年10期
基于主成分和BP神经网络的汽车保有量预测
【摘要】：针对汽车保有量预测建模中输入因子过多而导致神经网络规模过大、泛化能力差的问题,通过主成分分析法和贝叶斯正则化方法对BP神经网络进行改进,可简化网络结构,增强泛化能力。对此,以我国汽车保有量预测为例进行的仿真计算表明,结果令人满意,这也同时证明了该方法用于汽车保有量预测的可行性与有效性。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：U491;TP183【正文快照】：
0引言影响汽车保有量的因素较多,且因素间的相关性大,信息重叠多。在汽车保有量预测建模中,随着考虑因素的增多,其神经网络的结构变得更加复杂,网络性能下降。针对这个问题,本文将通过主成分分析法对变量指标进行特征提取,获得一个主要综合因子作为神经网络的输入,从而简化网
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