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蒋林利 《长春教育学院学报》2013,(4):68-69
随着数据挖掘技术在各领域运用越来越多,其算法也日渐趋于成熟。数据挖掘技术作为建立预测模型的重要技术,已成为专家研究的热点。随着数据挖掘技术在实际模型运用中暴露的问题越来越多,单一的技术和方法已无法满足各类功能的需求。为了分析公路货运中复杂的数据,构建一种功能强大的预测模型就显得尤为重要。本文尝试说明在数据预测模型中运用RBF神经网络技术和主成分分析方法,挖掘和分析公路货运中的数据,提高预测结果的准确性和高效性,为制定新的决策提供有效的依据。 相似文献
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针对传统的单个RBF神经网络集成中个体的隐节点个数和初始参数难以客观确定的不足,为了提高泛化能力,提出一种以高斯核函数的混合优化的RBF神经网络的方法,首先引入正交最小二乘法动态客观的获取数据中心的个数、数据中心及权值;然后通过计算隐层中心点间最小距离作为扩展常数;最后使用剃度法调节权值、中心及扩展常数使网络参数和结构达到最优.该方法结合了正交最小二乘法和剃度算法的优点,通过从结构和算法两方面的调整提升了单个的传统的RBF网络的性能.并将上述优化混合的RBF神经网络与主成分分析方法相结合建立模型.本文以广西5月逐日降水事先初选的众多预报因子进行主成分分析算法提取有效的几个综合因子,然后使用混合算法优化的径向基网络建立降水预测模型.结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性. 相似文献
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针对电子商务网站信用评价体系中的信息不对称和交易者的信用度问题,以淘宝网为例,通过对等级设计、影响信用度因素和修改评价及退货评价等因素的分析,提出一种新的C2C信用度评价模型. 相似文献
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针对用主成分分析算法对非线性数据降维,存在丢失局部结构数据信息的不足,提出了将主成分分析与局部线性嵌入相结合的正交投影降维算法。首先采用主成分分析方法降维可算出特征空间矩阵,然后采用局部线性嵌入方法降维后提取特征空间矩阵,再将这两种方法获得的特征空间矩阵正交投影进行降维的主要信息作为预报因子,最后利用优化的径向基函数RBF建立网络模型,以此对广西5月区域日降水量进行降水预报,结果显示,该模型在预报性能上优于同期的T213日降水预报。 相似文献
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针对粒子群算法易陷入局部最优和寻优精度比较低等缺点,提出一种基于随机惯性权重和异步变化策略的学习因子的粒子群算法优化神经网络连接权重和阈值,并以此建立月降水预报建模研究.以广西桂北地区的月降水量实例分析,并与标准粒子群优化神经网络模型、随机权重的粒子群神经网络模型和神经网络模型对比,结果表明,该方法学习能力强和预测精度高,是一种有效的建模预报方法. 相似文献
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