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基于神经网络和树模型的预测模型建立方法及其装置

摘要

本发明公开了一种基于神经网络和树模型的预测模型建立方法及其装置,该方法包括获取数据集,对所述数据集进行预处理得到预处理数据集,并将所述预处理数据集分为训练数据集和测试数据集;根据预设神经网络模型和预设树模型构建神经网络树模型,根据所述神经网络树模型构建神经网络随机森林模型;将所述训练数据集输入至所述神经网络随机森林模型进行模型训练;将所述测试数据集输入至训练结束后的神经网络随机森林模型进行模型验证。本发明提供的基于神经网络和树模型的预测模型建立方法,将神经网络与树模型相结合得到神经网络随机森林模型,通过神经网络随机森林模型进行相关预测,不仅提高了预测的准确度,也提高了预测的效率。

著录项

  • 公开/公告号CN112085157A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN202010699932.5

  • 发明设计人 孙立锐;阮佳程;

    申请日2020-07-20

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20060101);G06N20/00(20190101);G16H50/20(20180101);

  • 代理机构61230 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李园园

  • 地址 710000 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

  • 入库时间 2023-06-19 09:10:33

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