主成分分析与BP神经网络在煤耗氧速度预测中的应用
王华1
王连华2
葛岭梅3
1.西安科技大学,能源学院,陕西,西安,710054;曲阜师范大学,计算机科学学院,山东,日照,2768262.曲阜师范大学信息网络中心,山东,日照,2768263.西安科技大学,化学与化工系,陕西,西安,710054
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.
关键词：主成分分析耗氧速度神经网络预测
分类号：TD752(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(50704025)国家科技支撑计划(2007BAK29B03)新世纪优秀人才支持计划(NECT050874)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 920-925 )
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