武汉大学学报(工学版)
武漢大學學報(工學版)
무한대학학보(공학판)
ENGINEERING JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY
2004年
1期
36-40
,共5页
吴云芳%李珍照%徐帆%徐春子
吳雲芳%李珍照%徐帆%徐春子
오운방%리진조%서범%서춘자
因子相关性%BP神经网络模型%统计回归模型%主成分分析
因子相關性%BP神經網絡模型%統計迴歸模型%主成分分析
인자상관성%BP신경망락모형%통계회귀모형%주성분분석
通过实例分别对BP神经网络模型和统计回归模型进行了建模因子的主成分分析,通过对相应原始模型的比较,研究了因子相关性对两种模型的影响,结果证明因子相关性对BP神经网络模型基本无影响,对统计回归模型影响较大. 因此,对效应量做预报时,采用BP模型或主成分回归模型比较合适,因为它们不受因子相关性影响;如果要分析效应量和自变量之间的关系,考虑BP模型难以用明确的方程式表示,则采用主成分回归模型较为合适.
通過實例分彆對BP神經網絡模型和統計迴歸模型進行瞭建模因子的主成分分析,通過對相應原始模型的比較,研究瞭因子相關性對兩種模型的影響,結果證明因子相關性對BP神經網絡模型基本無影響,對統計迴歸模型影響較大. 因此,對效應量做預報時,採用BP模型或主成分迴歸模型比較閤適,因為它們不受因子相關性影響;如果要分析效應量和自變量之間的關繫,攷慮BP模型難以用明確的方程式錶示,則採用主成分迴歸模型較為閤適.
통과실례분별대BP신경망락모형화통계회귀모형진행료건모인자적주성분분석,통과대상응원시모형적비교,연구료인자상관성대량충모형적영향,결과증명인자상관성대BP신경망락모형기본무영향,대통계회귀모형영향교대. 인차,대효응량주예보시,채용BP모형혹주성분회귀모형비교합괄,인위타문불수인자상관성영향;여과요분석효응량화자변량지간적관계,고필BP모형난이용명학적방정식표시,칙채용주성분회귀모형교위합괄.
