一种基于决策树和遗传算法-BP神经网络的组合预测模型
China Sciencepaper（2015）
摘要
设计了基于决策树和GA-BPNN(遗传算法-BP神经网络)组合预测模型,通过决策树分类贡献优先特征选择方法解决了BP神经网络的输入参数难选取的问题;利用改进遗传算法的全局择优能力,解决了BP神经网络由于随机选取初始权值导致易陷入局部极小值的缺陷.实验证明,组合预测模型能自学习专家经验,准确地对职业能力进行智能预测.
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