一种改进的径向基神经网络预测算法

摘要：

神经网络是数据挖掘的常用的方法之一,主成分分析方法是统计学多元分析中的一种分析多个变量间内在关系的方法.将主成分分析预处理方法与神经网络结合起来使用,可以分析原始变量间关系,将原始数据降维,减少数据规模.对神经网络算法和主成分分析相关理论进行了研究,在此基础上,结合大量的气象数据和北京的传染病数据,提出了一种改进的基于主成分分析预处理结合神经网络算法的数据挖掘方法.通过对比实验测试,本文提出的组合算法在收敛速度及预测准确性方面的性能有了很大程度提高.结合国家重大专项疾病预测项目,将该方法应用于其中的流行性传染病的预测上.

关键词：数据挖掘、径向基神经网络、主成分分析

所属期刊栏目：21

分类号：V32;S94

资助基金：国家科技重大专项2012ZX10004-301-609;国家自然科学基金60970128

在线出版日期：2012-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：214-217