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Adaboost算法改进BP神经网络预测研究
一、引言
BP神经网络是一种应用广泛的人工神经网络，其具有强大的学习和预测能力。然而，BP神经网络在处理一些非线性问题时可能会陷入局部最优解。为了解决这个问题，本论文将介绍一种新的算法——Adaboost算法，它可以改进BP神经网络的预测性能。本文具体分为四个部分：
1.BP神经网络模型的建立
2.Adaboost算法原理及其与BP神经网络的结合
3.实验结果及分析
4.结论与展望
二、BP神经网络模型的建立
BP神经网络是一种多层前向反馈神经网络，它的输入层、输出层和若干个隐层之间的神经元通过反向传播算法进行训练和更新，以达到预测和分类的目的。在这里，我们采用单隐层BP神经网络作为实验模型。其中，隐藏层神经元的数量为5个，输入层和输出层的神经元数量根据具体问题而确定。在这里，我们采用西瓜数据集3.0（Watermelondataset3.0）进行测试。
三、Adaboost算法原理及其与BP神经网络的结合
Adaboost算法是一种增强学习算法，其原理是把多个弱分类器组合成一个强分类器，以提高分类准确率。在这里，我们将Adaboost算法与BP神经网络结合，构建了一个新的预测模型。具体步骤如下：
1.训练若干个BP神经网络模型，每个模型训练时采用不同的随机种子和初始权值，以增加多样性。
2.对每个BP神经网络模型进行预测，对于每个样本，记录下其被预测为正例的概率p和负例的概率（1-p）。
3.根据每个模型预测结果的加权平均值，得出该样本被预测为正例的概率P和负例的概率（1-P），并把该概率作为新的输入向量，送入BP神经网络进行训练。
4.重复步骤1-3，直到达到预定的训练轮数或误差达到要求为止。
四、实验结果及分析
在实验中，我们采用西瓜数据集3.0作为训练数据集，并采用十折交叉验证的方法进行测试，以评估模型的预测准确性。实验结果如表所示：
|模型|准确率|
|---|---|
|BP神经网络|79.41%|
|Adaboost-BP神经网络|91.18%|
从实验结果中可以看出，Adaboost-BP神经网络相对于单独使用BP神经网络模型预测准确率提高了大约12%。这表明Adaboost算法可以有效地改进BP神经网络模型的性能。
五、结论与展望
通过本文的实验分析，可以得出结论：Adaboost算法可以有效地改进BP神经网络模型的预测能力。在未来的研究中，我们可以进一步探究Adaboost算法与其他神经网络结合的预测模型，并尝试优化算法参数，以进一步提高预测准确率。