偏最小二乘——神经网络模型在溪洛渡水电站的应用

• 作者: 张战强 马莎 黄志全
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小脑神经网络 偏最小二乘回归 力学参数 溪洛渡水电站
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 工程地质
• 页码范围: 20-22,39
• 页数: 4页
• 分类号: TP39|TV22(271)
• 字数: 1977字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0860.2008.05.007

摘要

为合理选取溪洛渡水电站岩体力学参数,运用偏最小二乘回归对神经网络输入数据进行处理,提取了对系统具有最佳解释能力的新综合变量,较好地克服了各因素间的多重线性相关性问题,解决了由于输入数据的严重相关性造成的神经网络模型不稳定及收敛速度慢的问题.结果表明,与单一方法相比,结合方法简化了网络结构,增强了网络稳定性.这一研究能为优化设计提供可靠的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄志全		209	1780	22.0	32.0
2	张战强		7	17	3.0	3.0
3	马莎		32	297	8.0	16.0