主成分神经网络模型在大坝观测资料分析中的应用

在大坝观测资料分析中，各因子间常存在不同程度的相关性，这种相关性有时会对分析效果产生较大的影响；另外，通常的回归模型为线性模型，难以精确反映一般为非线性函数的因变量的变化规律。针对上述问题，本文将主成分分析和模糊神经网络相结合，建立大坝观测数据的主成分模糊神经网络模型，经实例计算，该模型的预报精度较高。