基于Adaboost的BP神经网络实现数据回归预测

基于Adaboost的BP神经网络实现数据回归预测

随着人工智能技术的不断发展，预测分析算法在金融、物流、医疗等领域中得到了广泛应用。其中，BP神经网络模型是一种应用较为广泛的预测分析算法。本文介绍了Adaboost算法与BP神经网络的结合，实现数据回归预测的方法，并附上代码。

一、Adaboost算法与BP神经网络的结合

Adaboost算法是集成学习中的一种常用算法，其主要思想是对多个弱分类器进行训练，最终得到一个强分类器。BP神经网络则是一种前向反馈神经网络，通过多层神经元间的连接来实现数据的预测和分类。

将Adaboost算法与BP神经网络相结合，可以有效地提高数据预测的准确度。具体方法是：首先利用Adaboost算法对多个简单的BP神经网络进行训练，最终得到一个复杂的BP神经网络模型；然后通过该模型对数据进行回归预测。

二、实现方法及代码

（1）数据准备

本文使用的数据集是基于UCI机器学习库中的气象数据集。首先需要读取并处理该数据集。

load weather.mat;
x = zscore(x)