论文摘要：基于boosting方法的多算法组合预测模型

   经过拉拢多个猜测模子来普及模子的完全猜测精度是一种常用的本领，在稠密典范的拉拢模子本领中，提高（boosting）本领以演练缺点率低、抑制速率快、模子框架结构大略著称。提高本领普遍被运用在分门别类猜测题目上，如自符合提高本领。正文提出了一种将提高本领用来回归猜测题目上的算法，并在表面上给出了算法的缺点领会。舆论开始扼要引见了猜测模子的基础道理和少许要害观念，而后对两种要害的猜测算法BP神经搜集和扶助向量机举行了基础道理引见与算法特性领会，接下来以这两种猜测算法动作普通模子建立了鉴于提高本领的拉拢回归猜测模子，结果将这个模子运用于煤矿安所有据猜测上，试验截止表白鉴于提高本领的拉拢回归猜测模子与单个猜测模子比拟猜测精确率有了明显的普及。

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