基于即时学习的集成神经网络及其干点预测

作者：吴朔枫; 颜学峰神经网络即时学习集成干点

摘要：针对单个神经网络泛化能力差、对不同样本预测精度波动大的问题，提出了一种基于即时学习集成神经网络方法。首先，基于训练样本，建立多个不同的神经网络模型。其次，根据即时学习的思想，在对样本进行预测时，在训练样本中寻找与预测样本最接近的若干邻近样本，根据各网络对邻近样本的训练误差，即时形成各神经网络的集成权重，实时构造集成神经网络模型，对预测样本进行预测。最后，将该方法应用于初顶石脑油干点的预测，相比于文献中提出的方法，得到了更好的预测结果。

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