本发明公开了一种基于PCARBF神经网络的调相机故障诊断方法和系统,通过主成分分析方法对样本数据进行降维简化,采用并应用径向基函数神经网络作为故障诊断的工具,采用训练样本对RBF神经网络进行训练并得到网络输出分类结果,与RBF神经网络算法相比,基于PCARBF神经网络的计算准确率高,具有强大的工程应用价值;将经过PCA预处理后...
基于SPSS的PCA-RBF神经网络模型的仿真试验
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...
在由多种因素导致的桥梁变形进行变形预测时,针对大多神经网络预测方法具有局部最优等局限性,以及高维度的影响因子之间具有很强的相关性和信息重叠性等问题,该文提出基于主成分分析(PCA)的径向基函数(RBF)神经网络来进行桥梁变形预测,并和直接采用RBF神经网络的预测结果进行了对比。实例分析证明:两种方法的训练...
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
基于PCA-RBF神经网络的PPP项目风险智能评价研究
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...
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...
提出了一种将主成分分析法(PCA)和径向基神经网络(RBF)算法相结合的手指静脉分类算法,即PCA-RBF算法。首先对手指静脉训练样本进行PCA降维,提取图像主要成分,利用RBF神经网络分类识别中的优势,对降维后的静脉图像分类,并采用最短距离法进行识别,通过与BP神经网络识别效果的对比试验,结果表明,PCA-RBF方法加快了手指静脉识...