【摘 要】
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建立回归拟合模型是处理观测数据的常用方法。本文简要介绍了目前常用的回归模型估计方法,并分析了这些方法的优缺点。提出了基于回归残差的神经网络组合模型。本方法用经典
【基金项目】
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国家863计划项目“空间数据挖掘的神经网络技术研究”(2007AA12Z228)
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建立回归拟合模型是处理观测数据的常用方法。本文简要介绍了目前常用的回归模型估计方法,并分析了这些方法的优缺点。提出了基于回归残差的神经网络组合模型。本方法用经典最小二乘法估计趋势项,利用回归残差并借助误差分级迭代的改进BP算法,对趋势项进行修正。然后将两部分组合获得具有一定精度的模型。神经网络组合模型既克服了单一神经网络模型的不可解释性,又具有较高的精度。试验证明了这种方法在实践中的可行性。
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