| 基于主元分析的径向基神经网络预测模型研究 |
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| 引用本文： | 秦富,聂建华,胡瑾. 基于主元分析的径向基神经网络预测模型研究[J]. 工业控制计算机, 2015, 0(2): 59-60 |
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| 作者姓名： | 秦富 聂建华 胡瑾 |
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| 作者单位： | 安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽 马鞍山,243002 |
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| 摘 要： | 结合主元分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络,建立了地下水动态模拟与软测量预测模型。通过主元分析法提取主要成分,实现数据预处理;将选取的主要成分作为RBF神经网络的输入;采用k均值聚类算法确定RBF网络隐含层参数,并用递进最小二乘法确定输出层权值。仿真结果表明,该模型优化了网络结构,提高了预测精度。
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| 关 键 词： | 地下水位 主元分析 RBF神经网络 软测量 |
Research on Radial Basis Function Neural Network Prediction Model Based on Principal Component Analysis |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | groundwater level principal component analysis RBF neural network soft sensor |
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