主成分神经网络模型在大坝观测资料分析中的应用

• 作者: 周晓贤 徐洪钟 李雪红 顾冲时
• 来源期刊: 大坝观测与土工测试
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分 模糊神经网络 预报 分析法 大坝观测 回归模型
• 年，卷（期）: 2001,（5）
• 页码范围: 14-16
• 页数: 3页
• 分类号: TV698.161

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾冲时	河海大学水利水电工程学院	200	1993	24.0	35.0
2	徐洪钟	河海大学水利水电工程学院	9	228	6.0	9.0
3	李雪红	河海大学水利水电工程学院	13	263	7.0	13.0
4	周晓贤	河海大学水利水电工程学院	7	46	2.0	6.0