近年来,随着大数据时代的到来和人工智能的兴起,机器学习逐渐应用到各个学科与领域。神经网络作为机器学习和人工智能技术的基础,得到了广泛的关注与应用。神经网络作为一种黑箱算法,虽然在预测与分类等方面有着优异的表现,且具有良好的自适应性、鲁棒性以及灵活性等优势,但也存在模型的可解释性不强、缺乏对预测结果的可信性分析、无法对预测的不确定性进行度量等问题。近些年来,众多学者开始探索将统计学理论与机器学习方法相结合的途径,期望能够从理论上明确神经网络的运行过程,提高模型的可解释性,并且能够衡量模型预测结果的不确定性。Tran等人在2020年提出了贝叶斯深度广义线性模型（Bayesian Deep Net GLM,以下简称Deep GLM）,该模型将神经网络与广义线性模型相结合,通过神经网络将数据输入转换为具有某种理想属性的预测变量,再建立预测变量与响应变量之间的广义线性模型。该模型综合了机器学习与统计学模型的优点,提高了模型的可解释性,提升了单一模型的预测准确性,并且能够度量模型预测结果的不确定性。Deep GLM的不足是,其采用了具有确定参数的简单前馈神经网络,参数的估计方法涉及复杂的高维矩阵运算,导致计算成本过高,且模型的预测结果也存在进一步优化的空间。本研究在Deep GLM的基础上,对Deep GLM中的神经网络结构以及参数的优化方法进行了改进,提出了基于MC Dropout算法的贝叶斯深度GLM模型,内容包括:（1）将Deep GLM中参数固定的全连接神经网络优化为贝叶斯神经网络。由于贝叶斯神经网络中的参数设定为随机变量,因而克服了Deep GLM由于使用参数固定的神经网络而导致的模型预测精度不高以及预测区间不够精确的问题。（2）使用MC Dropout算法优化模型的参数。简化了Deep GLM中复杂的高维度矩阵运算,提高了计算速度,减少了计算成本。实验表明,由于在优化的贝叶斯神经网络中引入了参数的随机性,并且运用了高效的MC Dropout算法,从而可以避免深层模型中的过拟合问题。并且,随着运行次数的增加,改进后的模型可以得到更加稳健的运行结果,从而可以提升模型的预测精度,同时可以更好地衡量模预测结果的不确定性。