北京工商大学学报（自然科学版）
北京工商大學學報（自然科學版）
북경공상대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF BEIJING TECHNOLOGY AND BUSINESS UNIVERSITY（NATURAL SCIENCE EDITION）
2009年
3期
60-64
,共5页
备件预测%主成分分析%径向基函数神经网络
備件預測%主成分分析%徑嚮基函數神經網絡
비건예측%주성분분석%경향기함수신경망락
提出了基于PCA-RBF神经网络模型的备件预测方法.首先利用主成分分析去除原始输入层数据的相关性,以解决RBF神经网络模拟备件需求时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题,最后选择合适的径向基函数密度训练神经网络.通过结合实例进行分析,取得了较好的效果.
提齣瞭基于PCA-RBF神經網絡模型的備件預測方法.首先利用主成分分析去除原始輸入層數據的相關性,以解決RBF神經網絡模擬備件需求時輸入變量過多、網絡規模過大導緻效率下降的問題,最後選擇閤適的徑嚮基函數密度訓練神經網絡.通過結閤實例進行分析,取得瞭較好的效果.
제출료기우PCA-RBF신경망락모형적비건예측방법.수선이용주성분분석거제원시수입층수거적상관성,이해결RBF신경망락모의비건수구시수입변량과다、망락규모과대도치효솔하강적문제,최후선택합괄적경향기함수밀도훈련신경망락.통과결합실례진행분석,취득료교호적효과.
