提出了一种新的异因同果关联神经网络模型,即对于同一个问题,从不同角度分别建立不同的模型,并由其得到模型预测值。然后,将从不同角度建立的神经网络模型有机地结合起来,将多个神经网络模型综合考虑,最终得到一个精度较高的预测结果,为决策者提供较为准确的依据。
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