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对多元线性回归模型及BP神经网络模型的理论及运用方法进行研究,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元性回归和BP神经网络预测模型,通过农村居民纯收入预测的算例,对多元线性回归和BP神经网络预测模型的拟合优度、初始数据的仿真与模拟能力和新数据的预测能力进行对比,数据结果表明BP神经网络预测模型优于多元线性回归预测模型.
Abstract:The theory and application of multiple regression model and BP neural network model are studied in this paper. SPSS and MATLAB software are adopted to build multiple regression model and BP neural network model respectively,whose fitness,initial capability of simulation as well as capacity to predict new data are then compared through a case study of forecasting the net income of rural residents. It is shown through the comparisons that BP neural network prediction model is better than multiple regression prediction model.
[1]李培哲.灰色多元线性回归模型及其应用[J].统计与决策,2012(24):89-91.
[2]刘曙光,郑崇勋,等.前馈神经网络中的反向传播算法及其改进:进展与展望[J].计算机科学,1996(1):76-79.
[3]王惠文,孟洁.多元线性回归的预测建模方法[J].北京航空航天大学学报,2007(4):500-504.
[4]陈永胜,宋立新.多元线性回归建模以及SPSS软件求解[J].通化师范学院学报,2007(12):8-9,12.
[5]刘严.多元线性回归的数学模型[J].沈阳工程学院学报:自然科学版,2005(Z1):128-129.
[6]王素立,刘永.基于波动相关性及主分量变换的多元线性回归模型研究[J].统计与决策,2012(22):18-21.
[7]杜黎,陈陶,等.BP网络预测能力仿真与分析[J].昆明理工大学学报:理工版,2003,28(5):97-99.
[8]盛仲飙.BP神经网络原理及MATLAB仿真[J].渭南师范学院学报,2008(5):65-67.
[9]罗成汉.基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现[J].计算机仿真,2004(5):109-111.
[10]常引.基于BP人工神经网络的陕西省农民收入预测研究[D].陕西杨林:西北农林科技大学,2008.
[11]曹朋,郝蒙蒙,王佳佳.基于多元线性回归与BP神经网络的矿井瓦斯预测模型应用[J].煤炭技术,2011(11):91-93.
基本信息:
DOI:
中图分类号:TP183;O212.1
引用信息:
[1]张景阳,潘光友.多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究[J].昆明理工大学学报(自然科学版),2013,38(06):61-67.
基金信息:
国家自然科学基金项目(70962003);; 云南省人口和计划生育委员会委托课题(KKF20131026)