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基于人工神经网络的非线性回归预测模型的研究
基于人工神经网络的非线性回归预测模型的研究
摘要：人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。非线性回归预测模型在现代数据分析中有着广泛的应用。本文旨在研究基于人工神经网络的非线性回归预测模型，并探讨其在实际问题中的应用。首先介绍人工神经网络及其基本原理，然后详细阐述非线性回归模型与神经网络的结合方法，最后通过实例分析给出了非线性回归预测模型基于人工神经网络的实际应用。
1.引言
人工神经网络是近年来计算机科学领域的研究热点之一。其模仿人类神经系统的特点，通过大量的神经元节点和连接，实现了对复杂问题的学习和预测能力。非线性回归模型则是一种用于建立非线性关系的预测模型，其在众多领域中有着广泛的应用。
2.人工神经网络的基本原理
人工神经网络模型主要由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收外部输入信号，隐藏层通过节点之间的连接进行信息传递和处理，输出层产生模型的输出结果。神经元节点之间的连接强度通过训练过程中自动调整，从而实现模型的学习能力。
3.非线性回归模型与神经网络的结合方法
为了实现非线性回归问题的预测能力，可以将神经网络模型应用于非线性回归模型中。其中一种常用的方法是使用多层感知器（MultilayerPerceptron,MLP）模型，通过调整神经元节点和层数来提高模型的拟合能力。还可以通过选择合适的激活函数，如Sigmoid函数或ReLU函数，来增加模型的非线性表达能力。
4.实例分析
以股票市场预测为例，通过使用基于人工神经网络的非线性回归预测模型，可以对股票价格走势进行预测。首先，建立目标函数，将输入的历史数据作为模型的输入层，通过神经网络模型进行训练，得到输出层的预测结果。然后，通过与实际数据进行对比分析，评估模型的预测精度。
5.结论
基于人工神经网络的非线性回归预测模型在实际问题中具有重要的应用价值。通过调整模型参数和优化数据集，可以提高模型的预测能力和准确性。然而，也需要考虑到模型的复杂性和计算量的问题，结合实际情况选择合适的模型。
参考文献：
[1]Haykin,S.Neuralnetworks:Acomprehensivefoundation[M].PearsonEducationIndia,2009.
[2]Bishop,C.M.Patternrecognitionandmachinelearning[M].springer,2006.