基于贝叶斯-神经网络的动态回归建模与预测

摘要：

结合贝叶斯网络和神经网络,提出了一种建立数据驱动型的动态线性回归系统模型的方法.基于这种模型采用自然连接型的知识分布,形式化各种各样的信息,结合贝叶斯方法,执行贝叶斯网络的持续学习过程;采用指数寿命型的连接权值改进径向基神经网络,优化输入数据,提高计算速度;采用改进的遗传算法,实现神经网络的动态自适应.基于上述方法,实现了线性回归系统动态建模与实时预测.仿真试验说明该方法是有效性.

关键词：贝叶斯网络、神经网络、线性回归、遗传算法

所属期刊栏目：17

分类号：N945.25(系统科学)

资助基金：陕西省自然科学基金2002G07

在线出版日期：2006-03-30（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：2904-2907