[发明专利]一种针对输出结果为连续性变量进行预测的回归模型在审
| 申请号： | 202011399233.5 | 申请日： | 2020-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN112488298A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 陈宝安;王梦;沈艳飞 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人： | 饶富春 |
| 地址： | 210024 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及预测模型的研究领域，具体的是基于机器学习方法下的一种针对输出结果为连续性变量进行预测的回归模型，具有以下优点：高度鲁棒性和容错能力，即模型具有较高的精度，算法性能面对模型假设出现误差时产生的影响较小，可维持其稳定性；脱离人为模型的限制，不依赖于参数及模型本身，通过计算机自主学习实时优化模型。该方法以影响输出结果的因素为基础，以多层全连接层神经网络模型为架构进行预测，该模型尤其适用于庞大的数据量，具有较高的精度及稳定性，能充分逼近复杂的非线性关系且脱离人为模型的限制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 输出 结果 连续性 变量 进行 预测 回归 模型 | ||
【主权项】：
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