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因素分析法是一种多元统计法,可以通过线性变换,将原有数据转换成彼此不相关且维数较少的数据,本文将因素分析法引入洪水预报神经网络的输入单元精简过程,详细介绍了建模和神经网络训练过程中包括STA训练控制在内的一些关键技术问题,并通过实例评价了此应用方法的效果,通过分析,表明此方法可以在不损失或较小损失的前提下方便有效的对洪水预报神经网络结构进行精简,大大缩减了神经网络的规模,提高了效率,具有很高的实用价值。 相似文献
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BP神经网络在浅层地下水矿化度预 总被引:1,自引:1,他引:1
针对导致黄河下游三角洲地区土壤盐渍化的浅层地下水因素,以该地区典型区域为研究对象,将人工神经网络引入地下水矿化度的模拟和预测中,建立了基于土壤盐分、地下水埋深和pH的地下水矿化度预测的BP神经网络模型,并与多元回归模型在拟合精度和预测性能方面进行了比较。结果表明:研究区域地下水矿化度与土壤盐渍化程度呈显著的相关性,多元回归模型能较好地拟合地下水矿化度;通过网络训练确定了地下水矿化度的BP神经网络的拓扑结构为5:8:1,BP神经网络的拟合精度明显优于多元回归模型;统计检验表明BP神经网络的预测性能亦优于多元回归方法,其预测精度提高了50.1%。该研究可为黄河三角洲地区盐渍化的水盐调控和预测预报提供理论基础与决策依据。 相似文献
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电子差速履带车辆转向转矩神经网络PID控制 总被引:2,自引:0,他引:2
根据电子差速履带车辆转向动力学和运动学分析,提出一种电子差速履带车辆转向转矩模拟神经网络PID(ANNPID)控制策略,由双电动机转向转矩协调控制、ANNPID控制和感应电动机转矩控制组成.通过建立双感应电动机独立驱动履带车辆电子差速转向控制系统,实现基于ANNPID控制的转向转矩协调分配和基于模型参考自适应控制(MRAC)的感应电动机间接磁场定向(IFOC)转矩控制.采用该策略,在不同转向半径的行驶转向工况、0.5B半径转向工况和中心转向工况下的实车试验结果表明,低速转向具有较好的操控性能. 相似文献
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