针对城市用水量影响因素众多,关联性较强以及BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极小值等问题,采用组合主成分分析(PCA)与RBF神经网络的方法预测城市用水量.利用主成分分析对用水量影响因素进行降维,消除多重共线性,选取能够替代原用水量影响因素的前三个主成分作为输入因子,选用学习和收敛速度快,模式识别能力强的RBF神经...
基于SPSS的PCA-RBF神经网络模型的仿真试验 新疆农业大学学报,:~ 文章编号:??? 基于的?神经网络模型的仿真试验 黄华 新疆农业大学数理学院,乌鲁木齐 摘要:以软件为试验平台,根据?神经网络理论,结合软件的主成分分析 模块和神经网络 模块,运用人工近红外谱模拟数据估计葡萄糖浓度,实现?神经网络模型的仿 ...
网络径向基神经网络模型 网络释义 1. 径向基神经网络模型 ...型(PLS)、前馈神经网络模型(PCA-BP)以及径向基神经网络模型(PCA-RBF),采用相关系数(r)、校正集均方误差(RMSEC)和预 … cdmd.cnki.com.cn|基于 1 个网页 释义: 全部,径向基神经网络模型...
基于PCA-RBF神经网络的DoS攻击分类检测研究 第3 1卷第 3期 201 4年 3月 计 算机 应 用与软件 Computer Applications and Software Vo1.31 No.3 Mar.2014 基于 PCA.RB F神经 网络 的Do S攻击分类检测研究 张 旭 ( 广西财经学院信息与统计学院 广西 南宁530003) 摘 要 为 了提高 Do S攻击检测 的实时...
基于SPSS的PCA-RBF神经网络模型的仿真试验
利用PCA消除建筑能耗高维变量数据的相关性,并按累积贡献率提取主成分,将主成分作为RBF神经网络的输入进行训练学习.通过PCA避免了模型过多的输入导致的训练耗时长及预测精度较低的不足.通过将PCA-RBF模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与RBF神经网络及BP神经网络模型相比,实验结果表明PCARBF模型方法能有效提高建筑...
基于PCA-RBF神经网络的WSN数据 徐 融合轴承故障诊断 桂云 ,蒋恒深,李 辉,阮殿旭 (1.中国矿业大学机电工程学院,江苏徐州 221i16; 2.西安电子科技大学综合业务网理论国家重点实验室,陕西西安 710071) 摘要:为了减少基于无线传感器网络(WSN)的轴承故障诊断系统数据传输总量和网络负载同时 提高故障诊断准确性,提出一...
为了提高混凝土坝位移趋势的预测精度,提出了一种基于主成分分析(PCA)和径向基(RBF) 神经网络的混凝土坝位移趋势性预测模型(PCA -RBF).首先,利用主成分分析,将混凝土坝多测点的径向位移监测数据降维,消除影响分量数据集的多重相关性,分别提取出主元位移和主元影响分量.然后,把主元位移和主元影响分量输入径向基... 查...
基于PCA-RBF网络的高校保密项目风险预测
(RBF)的智能风险评价模型,并以入库的浙江省发改委10个PPP项目为例进行实证检验,结果显示3个项目处于风险较小、6个项目处于风险不大、1个项目处于风险中等.PCA-RBF智能评价模型所训练预测的结果与模糊综合评价结论一致,且在一定程度上提高了计算效率、增强了评价的客观性,为PPP项目风险智能评估提供理论上的参考.%...