主成分分析与BP神经网络在煤耗氧速度预测中应用.pdfVIP

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第33卷第8期 煤 炭 学 报 V01.33No.8 OFCHINACOALSOCIETY 2008 2008年8月 JOURNAL Aug. 文章编号:0253—9993(2008)08—0920—06 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1’2,王连华3,葛岭梅4 心。山东日照276826;4.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 中图分类号:TD752 文献标识码:A of andBPneuralnetworkin analysis Applicationprincipalcomponent rateofcoal the oxygenconsumptionprediction WANG Hual,一.WANGLian.hua3。GE Ling—mei4 (1.School and ofEnergy,瓜’artUniversityofScienceTechnology,Xi’an710054,China;2.SchoolofComputerScience,@咖NormalUniversity, andChemical Rizhao276826,China;3.Network 276826,China;4.DepartmentofChemistry InformationCenter,Qu#NormalUniversity,Rizhao and 710054,China) Engineering,Xi’artUniversityofScienceTechnology,xi’art modelfortherateofcoal wasestablishedbasedonthe Abstract:The prediction oxygenconsumption principal BPneuralnetwork PCAto the componentanalysis(PCA)andmethod.Inductingpre—analyzeoriginalmulti-objec— of cancutdownthedi— tive the of variablesasthe network variables,and usingprincipalcomponentsori

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