BP-Adaboost模型

BP-Adaboost模型是一种将BP神经网络作为弱分类器的集成学习框架，通过AdaBoost算法动态调整样本权重和模型权重，显著提升预测精度和泛化能力。

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一、模型架构与工作原理

1. 基础框架

• 弱分类器单元：采用单隐藏层BP神经网络（结构示例：输入层-10隐藏神经元-输出层）
• 集成策略：通过AdaBoost迭代训练多个BP网络，加权组合输出结果
• 动态权重机制：样本权重和模型权重双重调整机制

2. 数学描述

• 弱分类器输出：
  $ht(x)=sign(ft(x))$
  其中$ft(x)$为第t个$BP$网络的输出
• 强分类器组合：
  $H(x)=sign(\sum t=1T\alpha tht(x))$
  $\alpha t$为模型权重，与误差率成反比

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二、实现流程（以MATLAB为例）

1. 数据预处理

% 数据加载与划分
load data.mat
[inputn,inputps] = mapminmax(input',0,1); % 输入归一化
[outputn,outputps] = mapminmax(output',