计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2004年
18期
192-195
,共4页
混凝土抗压强度%多元统计分析%主成分分析%人工神经网络
混凝土抗壓彊度%多元統計分析%主成分分析%人工神經網絡
혼응토항압강도%다원통계분석%주성분분석%인공신경망락
在误差逆传播算法神经网络预测模型数据前处理中,对样本集优化,采用多元统计分析中的主成分分析法,提取影响粉煤灰高性能混凝土抗压强度的主要因素,消除影响因素间的线性相关性.研究结果表明,用该方法处理后的样本数据输入神经网络,提高了预测效率,训练时间减少,预测精度也有一定程度的提高,网络结构得到简化.
在誤差逆傳播算法神經網絡預測模型數據前處理中,對樣本集優化,採用多元統計分析中的主成分分析法,提取影響粉煤灰高性能混凝土抗壓彊度的主要因素,消除影響因素間的線性相關性.研究結果錶明,用該方法處理後的樣本數據輸入神經網絡,提高瞭預測效率,訓練時間減少,預測精度也有一定程度的提高,網絡結構得到簡化.
재오차역전파산법신경망락예측모형수거전처리중,대양본집우화,채용다원통계분석중적주성분분석법,제취영향분매회고성능혼응토항압강도적주요인소,소제영향인소간적선성상관성.연구결과표명,용해방법처리후적양본수거수입신경망락,제고료예측효솔,훈련시간감소,예측정도야유일정정도적제고,망락결구득도간화.
