主成分分析与BP神经网络在煤耗氧速度预测中的应用

• 作者: 王华 王连华 葛岭梅
• 来源期刊: 煤炭学报
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 耗氧速度 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 页码范围: 920-925
• 页数: 6页
• 分类号: TD752
• 字数: 4041字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-9993.2008.08.016

摘要

结合主成分分析与神经网络的优点,提出了主成分分析与神经网络相结合的煤耗氧速度预测模型.采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入.一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构.通过实例验证,基于主成分的神经网络比一般神经网络训练精度更高,学习时间更短,预测效果更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛岭梅	西安科技大学化学与化工系	87	1565	23.0	36.0
2	王华	西安科技大学能源学院	41	349	10.0	18.0
6	王连华	曲阜师范大学信息网络中心	7	79	5.0	7.0