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摘要:
输入变量选择是神经网络建模前的一项重要工作,是否能够选择出一组最能反映期望输出变化原因的输入变量直接关系到神经网络预测的性能.文章提出了一种基于敏感度分析的输入变量选择法(SAIVSA),并将该方法应用于实时成本模型的输入变量选取.仿真结果表明,所提出的方法可以得到更小、更准确的输入变量集,神经网络的收敛速度更快,泛化性能更好,从而验证该方法的有效性.
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文献信息
篇名 火电机组实时成本模型的输入变量选择方法
来源期刊 浙江电力 学科 经济
关键词 实时成本 火电机组 神经网络 输入变量选择
年,卷(期) 2005,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 20-23,28
页数 5页 分类号 F407.2
字数 4270字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-1881.2005.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 费树岷 东南大学自动化研究所 367 3210 27.0 37.0
2 许仙珍 常熟理工学院自动控制系 10 46 3.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
实时成本
火电机组
神经网络
输入变量选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江电力
月刊
1007-1881
33-1080/TM
大16开
杭州朝晖八区华电弄1号
1979
chi
出版文献量(篇)
4305
总下载数(次)
6
总被引数(次)
16531
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