基于负相关误差函数的4集成BP神经网络matlab建模与仿真
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
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4.算法理论概述
基于负相关误差函数(Negative Correlation Learning, NCL)的集成学习方法应用于BP(Backpropagation)神经网络,旨在通过训练多个相互独立且在预测上具有负相关的模型,提高整体模型的泛化能力和稳定性。这种方法结合了神经网络的强大表达能力和集成学习的思想,以提高预测精度和鲁棒性。
集成学习是机器学习领域的一种重要策略,它通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器。NCL在集成学习框架下的应用,特别是与BP神经网络结合时,其核心思想是促使每个神经网络模型学习到不同的模式,从而减少整体模型之间的错误相关性。当模型间的预测错误呈现负相关时,即一个模型在某些样本上犯错时,其他模型能在这些样本上正确预测,整个集成系统的错误率会显著降低。
负相关误差函数的公式:
可知,当λ=0时,后面的惩罚项为0,相当于是网络单独训练,也就是传统的集成方式,当λ取大于0的值时为负相关集成,所以,以下对λ取值分别为0和其他值进行比较.
基于负相关误差函数的集成BP神经网络,通过鼓励模型间预测的负相关性,有效提升了模型的泛化能力。
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