基于偏最小二乘回归与神经网络耦合的岩溶泉预报模型

• 作者: 曹连海 陈南祥 黄强
• 来源期刊: 水利学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 岩溶水系统 偏最小二乘回归 神经网络 预报模型
• 年，卷（期）: 2004,（9）
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 分类号: P642.253
• 字数: 3524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0559-9350.2004.09.011

摘要

本文将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了泉流量预报模型.利用偏最小二乘法对影响岩溶泉流量的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题,降低了神经网络的输入维数.同时 ,利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题.实例表明,本耦合模型的拟合和预报精度均优于独立使用偏最小二乘回归或神经网络建模的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄强	西安理工大学水利水电学院	448	7911	38.0	68.0
2	陈南祥	西安理工大学水利水电学院	126	1476	19.0	32.0
4	曹连海	华北水利水电学院岩土工程系	52	414	12.0	18.0