基于主成分分析与BP神经网络模型的大坝渗流监测资料分析

• 作者: 田伟 高强 魏光辉
• 来源期刊: 大坝与安全
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝渗流 主成分分析 BP神经网络 预报
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 资料分析
• 页码范围: 29-31,35
• 页数: 4页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 3046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1092.2009.05.010

摘要

大坝渗流观测资料分析中,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神经网络相结合,建立大坝渗流观测数据的主成分神经网络模型,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	魏光辉	新疆农业大学水利与土木工程学院	61	401	11.0	16.0
2	高强	新疆农业大学水利与土木工程学院	41	113	6.0	8.0
3	田伟		24	48	3.0	5.0