基于多预测器融合的医学时间序列数据预测

摘要：

医学时间序列的预测对医疗工作具有重要指导意义,提出一种基于多预测器融合的时间序列预测方法,吸收不同单预测器的优点,从而提高预测性能.首先,在训练集上,分别用BP神经网络、多项式回归和稳健线性回归等预测器进行模型训练;其次,根据其相对误差推导自身权重,并将三个单预测器加权组合成为多预测器系统.实验过程将多预测器与三个单预测器进行比较,结果显示:多预测器的效果较好.

关键词：医学时间序列、BP神经网络、多项式回归、稳健线性回归、多预测器融合

所属期刊栏目：5

分类号：TP3;TN9

在线出版日期：2010-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：24-26