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四层参数自调整BP神经网络模型及其在人口死亡率预测中的应用
相鑫; 刘秀丽
2018
Source Publication系统科学与数学
ISSN1000-0577
Volume038Issue:006Pages:702
Abstract为有效提高神经网络的学习效率并降低其陷入局部极小值的概率,文章构建了四层参数自调整BP神经网络模型,该模型具有四层特殊的网络结构,采用附加动量法与自适应法调整参数.数值试验表明,与常规的BP神经网络相比,该方法的学习收敛速度与预测精度均有较大改进.鉴于人口死亡率的复杂变化趋势,使用单个模型无法准确预测,文章同时建立了GM（1,1）模型与ARMA（2,2）模型,结合三种模型的优势,应用模型平均方法预测了中国人口的死亡率.结果显示,2018-2020年中国人口的死亡率分别为7.1042‰,7.1040‰。和7.1045‰.
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/37325
Collection系统科学研究所
Affiliation中国科学院数学与系统科学研究院
Recommended Citation
GB/T 7714		 相鑫,刘秀丽. 四层参数自调整BP神经网络模型及其在人口死亡率预测中的应用[J]. 系统科学与数学,2018,038(006):702.
APA 相鑫,&刘秀丽.(2018).四层参数自调整BP神经网络模型及其在人口死亡率预测中的应用.系统科学与数学,038(006),702.
MLA 相鑫,et al."四层参数自调整BP神经网络模型及其在人口死亡率预测中的应用".系统科学与数学 038.006(2018):702.
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