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公开(公告)号：CN117172811A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311244238.4
申请日：2023-09-25
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q30/02 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络集成的废旧家电产品价值评估方法，基于全国重点城市拆解厂调研废旧空调回收数据，将其预处理后划分为训练集与测试集，以BP神经网络模型作为基学习器，利用bagging算法对基学习器进行集成，通过调整参数，构建最优的BP_bagging神经网络价值评估模型。该方法包括以下步骤：(1)对采集到的数据进行清洗、去重、填充缺失值等预处理，以保证数据的质量和可靠性，并提取二手家电价值相关的特征进行编码。(2)将数据集划分为训练集与测试集，构建BP神经网络模型，并基于训练数据集进行训练，通过调整参数以实现最优的模型性能。(3)利用bagging算法构建BP_bagging模型，基于训练数据集进行训练，并进行参数调整以实现最优的模型性能。
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