基于预测模型的BP_Adaboost算法改进
adaboostclassifier()介绍
adaboostclassifier()介绍摘要：1.AdaBoost 简介2.AdaBoost 算法原理3.AdaBoost 应用实例4.AdaBoost 优缺点正文：1.AdaBoost 简介AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种自适应的集成学习算法，主要用于解决分类和回归问题。
它通过组合多个基本分类器（弱学习器）来提高预测性能，可以有效地解决单个分类器准确率不高的问题。
AdaBoost 算法在机器学习领域被广泛应用，尤其是在图像识别、文本分类等任务中取得了很好的效果。
2.AdaBoost 算法原理AdaBoost 算法的核心思想是加权训练样本和加权弱学习器。
在每一轮迭代过程中，算法会根据样本的权重来调整训练样本，使得错误分类的样本在下一轮中拥有更高的权重。
同时，算法会根据弱学习器的权重来调整弱学习器的重要性，使得表现更好的弱学习器在下一轮中拥有更高的权重。
这个过程会一直进行，直到达到预设的迭代次数。
具体来说，AdaBoost 算法包括以下步骤：(1) 初始化：设置初始权重，通常为等权重。
(2) 迭代：a.根据样本权重，对训练样本进行加权抽样。
b.训练弱学习器，得到弱学习器的预测结果。
c.更新样本权重，将错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减小。
d.更新弱学习器权重，将表现更好的弱学习器权重增加，表现较差的弱学习器权重减小。
(3) 终止条件：达到预设的迭代次数或满足其他终止条件。
(4) 集成：将多个弱学习器进行集成，得到最终的预测结果。
3.AdaBoost 应用实例AdaBoost 算法在许多领域都有广泛应用，例如：(1) 图像识别：在计算机视觉领域，AdaBoost 算法被广泛应用于图像识别任务，尤其是人脸识别、车牌识别等。
(2) 文本分类：在自然语言处理领域，AdaBoost 算法可以用于文本分类任务，例如情感分析、垃圾邮件过滤等。
(3) 语音识别：在语音识别领域，AdaBoost 算法可以用于声学模型的训练，提高语音识别的准确率。
adaboost多类分类——samme算法 例子
adaboost多类分类——samme算法例子AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，主要用于分类问题。
Samme算法是AdaBoost的一个变种，用于多类别分类问题。
下面是一个使用Python和scikit-learn库实现Samme算法的简单例子：```pythonfrom import AdaBoostClassifierfrom import make_multiclassfrom _selection import train_test_splitfrom import accuracy_score创建模拟数据集X, y = make_multiclass(n_samples=1000, n_classes=3,random_state=42)划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=, random_state=42)创建AdaBoost分类器并使用Samme算法clf = AdaBoostClassifier(algorithm="SAMME",n_estimators=100,learning_rate=,random_state=42)训练模型(X_train, y_train)预测测试集结果y_pred = (X_test)计算准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"Accuracy: {accuracy}")```在这个例子中，我们首先创建了一个模拟的三类别数据集。
然后，我们使用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集。
接下来，我们创建了一个AdaBoost分类器，并指定使用Samme算法。
我们设置n_estimators为100，表示使用100个弱分类器，learning_rate为，表示每个弱分类器的权重相同。
r语言adaboost的shap模型解释
“R语言Adaboost的SHAP模型解释”一、介绍Adaboost是一种经典的集成学习算法，旨在通过串行训练多个弱分类器来提升整体分类性能。
而SHAP（SHapley Additive exPlanations）模型解释则是一种用于解释机器学习模型预测的方法，它基于博弈论中的Shapley值理论，可以帮助我们理解模型预测结果背后的因果关系。
本文将围绕R语言中Adaboost算法与SHAP模型解释的结合，从深度和广度兼具的角度展开全面评估，并撰写一篇有价值的文章。
二、从简到繁：Adaboost算法的基本原理和应用1. Adaboost的基本原理Adaboost算法通过迭代训练多个弱分类器，并加权组合它们的预测结果来增强整体分类性能。
在每一轮迭代中，样本的权重会根据前一轮分类器的表现进行调整，以便更加聚焦于被错误分类的样本。
这种串行训练的方式可以在保持高效性的同时提升分类器的准确性。
2. Adaboost的应用场景Adaboost算法在实际应用中广泛用于人脸检测、目标识别和文本分类等领域。
由于其对弱分类器的要求相对较低，使得Adaboost算法在处理大规模数据时具有较高的计算效率。
三、由浅入深：SHAP模型解释的原理与应用3. SHAP模型解释的原理SHAP模型解释的核心理论是Shapley值，它通过博弈论中的合作博弈概念来对每个特征对模型预测结果的贡献进行量化。
通过计算每个特征值对应的Shapley值，我们可以清晰地了解每个特征对模型预测的影响程度。
4. SHAP模型解释的应用场景SHAP模型解释在解释机器学习模型预测结果时具有重要意义，特别是对于具有较高复杂性的模型，如集成学习算法和深度学习模型。
它可以帮助我们理解模型对于不同特征的敏感度，从而为进一步优化模型提供有力的参考。
四、Adaboost与SHAP模型解释的结合与个人观点5. Adaboost与SHAP模型解释的结合将Adaboost算法与SHAP模型解释相结合，可以帮助我们更全面地理解模型预测结果。
Boosting算法之Adaboost和GBDT
Boosting算法之Adaboost和GBDT Boosting是串⾏式集成学习⽅法的代表，它使⽤加法模型和前向分步算法，将弱学习器提升为强学习器。
Boosting系列算法⾥最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法⾥⾯应⽤最⼴泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)。
⼀、Adaboost1、Adaboost介绍 Adaboost算法通过在训练集上不断调整样本权重分布，基于不同的样本权重分布，重复训练多个弱分类器，最后通过结合策略将所有的弱分类器组合起来，构成强分类器。
Adaboost算法在训练过程中，注重减少每个弱学习器的误差，在训练下⼀个弱学习器时，根据上⼀次的训练结果，调整样本的权重分布，更加关注那些被分错的样本，使它们在下⼀次训练中得到更多的关注，有更⼤的可能被分类正确。
Adaboost算法框架图2、Adaboost算法过程1)初始化样本权重，⼀共有n个样本，则每个样本的权重为1/n2)在样本分布D t上，训练弱分类器，for t=1,2，……T：a、训练分类器h tb、计算当前弱分类器的分类误差率c、判断误差率是否⼩于0.5，是则继续，否则退出循环d、计算当前弱分类器的权重系数alpha值e、根据alpha值调整样本分布D t+1如果样本被正确分类，则该样本的权重更改为：如果样本被错误分类，则该样本的权重更改为：3)组合弱分类器得到强分类器3、算法伪代码： AdaBoost算法每⼀轮都要判断当前基学习器是否满⾜条件，⼀旦条件不满⾜，则当前学习器被抛弃，且学习过程停⽌。
Adaboost算法使⽤指数损失函数，通过最⼩化指数损失函数，得到在每次迭代中更新的权重参数计算公式。
AdaBoost算法使⽤串⾏⽣成的序列化⽅法，多个基学习器之间存在强依赖关系。
Adaboost的每⼀个弱分类器的⽬标，都是为了最⼩化损失函数，下⼀个弱分类器是在上⼀个分类器的基础上对错分样本进⾏修正，所以， AdaBoost算法是注重减⼩偏差的算法。
基于混合特征参数和BPAdaboost的方言辨识
收敛速度慢、 易陷入局部极小点等缺点。 Freund 和 Schapire 提出的 Adaboost 算法通过自适应地调整不同数据的权重 信息， 循环筛选出若干最佳的弱分类器， 并把它们组合成 最终的强分类器
[2-3]
。 Xiong 等人利用 Adaboost 算法实现了
对语音和非语音信号的区分； Guo 等人则通过对 16 种声音 进行分类， 比较了 Adaboost 算法和 SVM 算法的分类性能[4-5]。 将 BP 神经网络和 Adaboost 相结合， 则可充分利用各自优 缺点， 从而进一步提高了方言辨识系统的性能。本文以湖 南长沙、 株洲、 衡阳、 常德四地方言作为研究对象， 采用能
152
2013， 49 （3）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
基于混合特征参数和 BP_Adaboost 的方言辨识
彭湘陵， 钱盛友， 赵新民
PENG Xiangling, QIAN Shengyou, ZHAO Xinmin
湖南师范大学 物理与信息科学学院， 长沙 410081 College of Physics and Information Science, Hunan Normal University, Changsha 410081, China PENG Xiangling, QIAN Shengyou, ZHAO Xinmin. Chinese dialects identification based on mixed characteristic parameters and BP_Adaboost. Computer Engineering and Applications, 2013, 49 （3） ： 152-155. Abstract： A kind of model combining the BP neural network with the Adaboost is proposed to identify isolated words of Hunan dialect speaker-independently in this paper. In order to reflect the dynamic properties of dialects and the characteristics of vocal tract, LPCC, MFCC and their first-order differential coefficients are combined together as dialects characteristic coefficients. Multiple BP neural networks are used as weak classifiers for dialect initial identification, and then a strong classifier is constructed from these weak classifiers based on Adaboost iteration algorithm to obtain the final identification results. The experimental results show that this hybrid model has stronger robustness and higher recognition rate than the pure BP neural network under relatively low signal to noise ratio. Key words： dialects identification; mixed characteristic parameters; auto-adapted Boosting; Back Propagation （BP）neural network 摘 要： 着眼于非特定人孤立词湖南地区的方言辨识， 提出一种将 BP 神经网络和 Adaboost 算法相结合的辨识模型。为反
基于CEEMD-LSTM-Adaboost模型的白糖期货跨期套利策略
基于CEEMD-LSTM-Adaboost模型的白糖期货跨期套利策
略
甘柳燕;唐国强;蒋文希;覃良文
【期刊名称】《桂林理工大学学报》
【年(卷),期】2024(44)1
【摘要】以白糖期货合约SR2201和SR2109的5 min高频数据为研究对象,在验证二者存在长期均衡关系的条件下,构建GARCH模型来刻画残差的ARCH效应,将互补集合经验模态分解(CEEMD)方法与长短期记忆网络(LSTM)、自适应提升算法(Adaboost)相结合,通过预测价差涨跌进行套利操作,设置不同开平仓阈值,在样本
区间内进行4种神经网络套利策略对比研究。
结果表明:基于CEEMD-LSTM-Adaboost模型的神经网络套利策略应用于白糖期货市场可行有效,并且其在模型
预测精度和套利效果方面均比BP、LSTM和LSTM-Adaboost神经网络更具优势。
【总页数】6页(P162-167)
【作者】甘柳燕;唐国强;蒋文希;覃良文
【作者单位】桂林理工大学数学与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】F830.9
【相关文献】
1.基于EGARCH-M模型的沪深300股指期货跨期套利研究——一种修正的协整
关系2.基于价差分析建立国债期货跨期套利模型3.基于GARCH模型的沪深300
股指期货的跨期套利实证研究4.基于Copula模型的沪铜期货合约跨期套利风险度量研究5.基于动态协整模型的锌期货跨期统计套利研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
adaboost案例r语言
adaboost案例r语言Adaboost算法是一种集成学习算法，它通过迭代训练多个弱分类器来增强分类的准确性，并将多个弱分类器组合成一个强分类器。
Adaboost的算法思想是：将每个样本的权重赋值不同的权重，每次训练得到的弱分类器都会根据样本权重进行权重调整，使得之前错分的样本在下一次分类过程中被更多的关注，从而使分类的准确性得到提升。
本文将通过一个简单的Adaboost算法预测股票涨跌的案例来介绍Adaboost在R语言中的实现过程，帮助读者更好地了解Adaboost算法的应用和实现方法。
1. 数据预处理本案例使用的数据为A股2019年1月份的个股数据，其中包含了每日各个个股的收盘价、开盘价、最高价、最低价、成交量等数据。
为了方便模型的训练，需要对数据进行一些预处理。
首先，将数据按照时间顺序排序。
其次，将每个个股在每个交易日的涨跌幅度计算出来，并将结果保存在一个新的列中。
最后，将涨跌幅度按照一定的标准化方式进行处理。
下面是预处理过程的R语言代码：```R# 加载需要的库library(tidyverse)library(ggplot2)library(caret)# 加载数据stock_data <- read.csv("stock_data.csv")# 计算涨跌幅度stock_data$Change <- (stock_data$Close - stock_data$Open) / stock_data$Open2. 特征工程在Adaboost算法中，每个分类器都是基于某一个特征进行分类的。
因此，在训练模型之前需要进行特征工程，选择适合的特征作为分类器的依据。
本案例基于以下特征进行分类：- 收盘价变化- 开盘价变化- 最高价变化- 最低价变化- 交易量变化```R# 提取特征features <- select(stock_data, -c(Date, Code, Change))3. 模型训练在选择好特征后，就可以开始训练模型了。
基于AdaBoost算法的加权二乘向量回归机
２１ ００年 ３月
计 算机 应 用
Ｊｕｎ ｌｏ ｏ ｕｅ ｐｉａｉｎ ｏ ｒ ａ ｆＣ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌ ｔ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ． ０ Ｎ ． １３ ｏ ３
Ｍ ａ ． ０ｌ ｒ２ ０
文 章 编 号 ：０ １ ９ ８ （００ ０ ０７ ０ １０ — ０ １ ２ １ ） ３— ７ ６— ３
ｅ ｕ ｌ ｃ ｎ ｉ ｅｅ ，ｗｈｃ ｓ ｕ ｓ ｉ ｂ ｅ ｗ ｅ ｈ ｒ ｘｓｓ ｓｇ ｉ ｃ ｎ ｉ ｅ ｅ ｃ ｍｏ ｇ ｔ ｅ ｔ ｉ ｉｇ ｓ ｍｐｅ ． Ｔ ｅ ｗｅｇ ｔ ｄ ｑ ａ Ｙ ｏ ｓｄ ｒ ｄ １ ｉｈ ｉ ｎ ｕｔ ｌ ｈ ｎ ｔ ｅｅ ｅ ｉｔ ｉ ｎｆ ａ ｔｄ ｆ ｒｎ ｅ ａ ｎ ｈ ｒ ｎ ｎ ａ ｌｓ ａ ｉ ａ ｈ ｉｈ ｅ ｌａ ｔｓ ｕ ｒ ｓ ｓ ｐ ｏ ｅ ｔｒ ｒ ｇ ｅ ｓｏ ａ ｅ ｎ Ａｄ Ｂ ｏ ｔ ａｇ ｒ ｈ ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｌ ａ ｉ ｇ ｂ ｅ ｅ ｆｓ ｐ ｏ ｔｖ ｃｏ ｅ ｓ ｑ ａｅ ｕ ｐ ｒ ｖ ｃｏ ｅ ｓｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ｏ ｓ ｌｏ ｔ ｍ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ． ｅ ｒ ｎ ｙ ａ ｓ ｒ ｓ ｏ ｕ ｐ ｒ ｅ ｔｒ ｔ ｒ ｉ ｎ ｉ ｒ ｇ ｅ ｓｏ ｓ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｉ ｅ ｌ ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｎ ａ ｃ ｒ ａ ｃ ｔ ｏ ｕ ｅ Ａ ｈ ａ ｉ ， ａ ａ ｔ ｅ ｅ ｓｉ ｎ ，ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｐ ｒ ａ ｈ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ａｌ ｈ ｅ ｕ ｔ ｉ ｃ ｏ ｄ ｎ ｅ ｗｉ ｓ ｍｅ ｒ ｌ ． ｔ ｔｅ ｓ ｍｅ ｔ ｒ ｓ ｈ ｍｅ ｄ ｐｉ ｖ ｗｅｇ ｔｄ ｆｃｏ ｓ ｉ Ｓ Ｓ ｉｈ ｅ ａ ｔｒ ｎ Ｌ ・ ＶＭ ｅ ｅ ｃ ｎ ｔｕ ｔｄ ｔ ｏ ｔ ｌ ｈ ｒｏ ｎ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｅ ｅ ｓｏ ｒｏ ．Ｉ ｅ ｈ ｓｚ ｄ ｔ ｅ ｗ ｒ ｏ ｓｒ ｃｅ ｏ ｃ ｎｒ ｅ ｅ ｒ ｒｆ ｃｉ ｃ ｏｄ ｎ ｏ ｔｅ ｒ ｇ ｓ ｉｎ ｅ ｒ ｔ ｍｐ ａ ｉｅ ｏｔ ｕ ｏ ｒ ｈ
毕设题目
供选择题目
BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合
神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值
基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模
RBF网络的回归-非线性函数回归的实现
GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测
神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选
粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优
遗传算法的优化计算——建模自变量降维
基于经典向量空间模型的文本分类
基于奇异值分解的文本分类
离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别
离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算
SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别
SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能
SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测
SVM神经网络的信息粒化时序回归预测
单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测
SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断
Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究
概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断
小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测
模糊神经网络的预测算法-嘉陵江水质评价
广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类
灰色神经网络的预测算法—订单需求预测
kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类
adaboost回归原理
Adaboost回归原理一、引言Adaboost(Adaptive Boosting)是一种常用于分类和回归问题的集成学习算法。
它是由多个弱分类器组成的强学习器，通过迭代训练，逐步提升算法的性能。
本文将详细介绍Adaboost回归的原理、算法流程以及其在实际应用中的优势。
二、Adaboost回归原理2.1 基本思想Adaboost回归的基本思想是将多个弱回归器进行线性叠加，通过不断迭代调整每个弱回归器的权重，以提高整体回归模型的性能。
具体来说，Adaboost回归通过加权求和的方式将各个弱回归器的结果组合在一起，其中弱回归器的权重由其在迭代过程中的表现来决定。
2.2 算法流程Adaboost回归的算法流程如下：1.初始化训练集权重：对于包含N个样本的训练集D，将每个样本的权重初始化为1/N，即初始权重为[w1, w2, …, wN] = [1/N, 1/N, …, 1/N]；2.迭代训练弱回归器：根据当前样本权重，训练一个弱回归器，并计算其在训练集上的错误率（如分类问题中的错误分类样本比例）；3.更新样本权重和弱回归器权重：根据弱回归器在训练集上的错误率，更新样本权重和当前弱回归器的权重；4.重复步骤2-3，直到达到预设的最大迭代次数或错误率小于设定的阈值；5.得到最终的强回归器：将多个弱回归器的预测结果进行加权求和得到最终的强回归器。
2.3 权重更新策略Adaboost回归的关键在于权重的更新策略。
在每一轮迭代中，Adaboost回归根据当前弱回归器的错误率调整各个样本的权重，使得错误率高的样本在下一轮迭代中得到更大的关注。
具体的权重更新策略如下：1.依据当前弱回归器的错误率计算其权重系数；2.对于分类错误的样本，增加其权重；3.对于分类正确的样本，减小其权重；4.归一化样本权重，保证权重之和为1。
2.4 弱回归器的选择在Adaboost回归中，弱回归器通常是简单的回归模型，比如决策树回归器。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
１ Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法
Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法的思想是构建整合多个被看作为 “ 弱”预测 器 的 输 出，以 得 出 误 差 较 小 的 预 测 结
Ｎ ， 并归一化使∑ ｗ （ １ （ ｙ ｘ ） ）表示当 …， ｉ ＝１ ｉ≠ ｆ ｍ（ ｉ
ｉ ＝ １
ｙ ｘ ）的时候取值为 １ ，当 ｙ ｘ ）的时侯 ｉ≠ ｆ ｍ（ ｉ ｉ ＝ｆ ｍ（ ｉ 候取值为 ０ ） 。
５ ９ ０
桂 林 理 工 大 学 学 报 ２ ０ １ ４ 年
Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法流程如图 １ 所示。
大数据是最近几年兴起的研究热点，而预测问 算法是一种普适的、 融合多个 Ｂ Ｐ神经网络预测器进 行决策的预测算法。Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法通过融合多 个预测器模型的方法，可以较好的提高预测的性 Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法中，Ｂ Ｐ神经网络预测模型 能。在 Ｂ 被看作弱预测模型，通过构建并整合多个弱预测模
１ ， ４ － ５ ］ 预测器构建成强预测器［ ，以达到误差最小的预 ６ ］ 测结果［ 。假设有样本中 Ｎ个训练样本 ｛ ｘ ， ｘ ， …， １ ２
ｘ ， ｆ ｘ ）∈ ｛ － １ ， １ ｝ （ ｍ ＝１ ， ２ ， …， Ｍ ） 表示 Ｍ个弱 Ｎ｝ ｍ（ 预测器在样本 ｘ 上的输出函数， 通过 Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算 １ ）初始化训练样本｛ ｘ ， ｘ ， …， ｘ ， （ １ ２ Ｎ｝的权重 ｗ ｉ ／ Ｎ ，ｉ＝１ ， ２ ， …， Ｎ 。 使得 ｗ ｉ ＝１ （ ２ ）对 ｍ ＝１ ， ２ ， …， Ｍ ，重复执行以下过程： ｗ ｝加权后的训练样本构造 Ｂ Ｐ神经网 ① 利用｛ ｉ ｘ ）∈ ｛ －１ ， １ ｝ ； 络预测器（ 弱预测器）ｆ ｍ（ ｗ ｝ 加权后的预测错误率 ｅ 并 ② 计算样本用｛ ｉ ｍ， １－ｅ ｍ 令ｃ ｏ ｇ ； ｍ ＝ｌ ｅ ｍ ｅ ｘ ｐ ［ ｃ １ （ ｙ ｘ ） ） ］ ，ｉ ＝１ ， ２ ， ③ 令ｗ ｉ ＝ｗ ｉ ｍ ｉ≠ ｆ ｍ（ ｉ
韩 韬，陈晓辉
（ 桂林理工大学 信息科学与工程学院，广西 桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ）
摘 要：针对 Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法预测精度不高的问题，对算法作了改进：先用遗传算法对每个 Ｂ Ｐ神经网络 弱预测模型进行优化；然后把优化后的 Ｂ Ｐ神经网络模型看作为新的弱预测器；再通过 Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法， 用多个被遗传算法优化后的 Ｂ Ｐ神经网络弱预测器组成强预测器模型；最后加权整合优化后用 ２０ ０ ０组随机 数据验证改进后算法的预测精度，用 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 程序仿真实现改进后的 Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法，并与改进前的 Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法作比较。程序运行结果表明，改进后的 Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法预测精度有了明显提高。 关键词：Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法；遗传算法；强预测模型；Ｂ Ｐ神经网络 中图分类号：Ｔ Ｐ １ ８ ３ 文献标志码：Ａ
Ｎ
７ ］ 型来提高整个算法最终的预测性能，使得 Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ 法构建 Ｍ 个预测ｏ ｓ ｔ 算法作了改进，所采用的方法是：用 Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法中的每个 Ｂ Ｐ神经网络 遗传算法把 Ｂ Ｐ 预测模型进行了优化，然后再将这些优化过的 Ｂ 神经网络预测模型作为新的弱预测器模型，最后利 Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法， 从而使 用加权整合形成优化后的 Ｂ 改进后的算法比原有算法提高了预测精度。以 ２ ０ ０ ０ 组随机数据为基础实验数据， 用Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ程序仿真实 现改进后算法的预测结果。
文章编号：１ ６ ７ ４ － ９ ０ ５ ７ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ３ － ０ ５ ８ ９ － ０ ６ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ １ ６ ７ ４ － ９ ０ ５ ７ ２ ０ １ ４ ０ ３ ０ ３ １
基于预测模型的 Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法改进
第３ ４ 卷 第３ 期 ２ ０ １ ４ 年８ 月
桂 林 理 工 大 学 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｇ ｕ ｉ ｌ ｉ ｎＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
Ｖ ｏ ｌ ３ ４Ｎ ｏ ３ Ａ ｕ ｇ ２ ０ １ ４
收稿日期：２ ０ １ ３ － ０ ９ － ０ ６ １ ９ ８ ６ —） ，男，硕士研究生，研究方向：人工智能，ｈ ｕ ｎ ｔ ｅ ｒ １ ９ ８ ６ １ ９ ８ ６ ＠１ ２ ６ ｃ ｏ ｍ 。 作者简介：韩 韬 （ 通讯作者：陈晓辉，硕士，高级工程师，ｘ ｈ ｃ ｎ ｌ ＠ａ ｌ ｉ ｙ ｕ ｎ ｃ ｏ ｍ 。 引文格式：韩韬，陈晓辉．基于预测模型的 Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法改进 ［ Ｊ ］ ．桂林理工大学学报， ２ ０ １ ４ ， ３ ４ （ ３ ） ： ５ ８ ９ － ５ ９ ４ ．
１ ］ 算法成为一个强预测模型［ 。笔者对已有的 ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ
２ － ３ ］ 。Ｂ Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法是把 Ｂ Ｐ神经网络看作为 果［
Ｐ ＿ Ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 弱预测器， Ｐ神经网络来预测样本数据的 题又是大数据中最核心的内容之一。Ｂ 通过训练 Ｂ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ 算法把多个 Ｂ Ｐ神经网络弱 输出，再使用 Ａ