原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
神经网络是数据挖掘领域中的重要研究课题.针对水文数据不规则和非线性的数据特征,提出了一种基于信息熵的数据预处理方法,使用了基于改进的BP神经网络模型.该模型采用计算范围熵的熵值的方法,遍历查找替换输入变量,使得输入数据集的变量间线性关系减弱,非线性关系增加,熵值增大,达到提高水文预测精度的目的.在实际的预测中基于相关信息熵的改进神经网络模型的预测效果优于传统预测模型.
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文献信息
篇名 一种基于信息熵的数据预处理技术
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 数据挖掘 神经网络 相关信息熵 水文预测
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 104-108
页数 5页 分类号 TP3
字数 语种 中文
DOI
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 万定生 河海大学计算机与信息学院 87 634 15.0 20.0
2 阮祥超 河海大学计算机与信息学院 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
神经网络
相关信息熵
水文预测
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
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59060
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