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数值预测文献资料
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回归方程与神经网络在数值预测方面的对比研究综述
在医学实践中往往需要对尚未发生的事件特征进行数据预测,在这一过程中都是从以往获得的数据作为预测的根据.但是,回归方程的预测的实质是从已知数据中计算出回归方程,再从回归方程线的走向趋势来获得未知的数据.而神经网络预测的实质是从已知的数据空间,根据某种原则向未知数据空间进行映射,从而得到未知数据.虽然这两种预测原理根本不同,但其预测值的结果在有些时候却惊人的一致.那末,在具体数值预测实践中到底选用哪种方法则需要根据具体情况而定.笔者得出的结论是:若已知数据因果之间能形成某种函数趋势,则使用回归方程方法;若已知数据因果之间仅能找到某种较为稳定规律,但不能形成函数趋势时,则使用神经网络方法.下面对这两种方法分别进行叙述.