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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2017-08-30 发布于安徽
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主成分分析与BP神经网络在煤耗氧速度预测中应用.pdf

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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