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因子相关性对两种大坝监测模型的影响分析 被引量:4

Analysis of effects of factor correlativity on two kinds of dam monitoring models
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摘要 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. The principal component analysis of factors of BP neural network model and statistical regression model has been carried out by an example; and the effects of factor correlativity on the two kinds of dam monitoring models are studied. The result shows that the factor correlativity doesn't affect BP neural network model; but affects the statistical regression model greatly. Finally, the possible use conditions of two kinds of model are given.
出处 《武汉大学学报(工学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期36-40,共5页 Engineering Journal of Wuhan University
关键词 因子相关性 BP神经网络模型 统计回归模型 主成分分析 factor correlativity BP neural network statistical regression model principal component analysis
  • 相关文献

参考文献2

  • 1丛爽.面向MATLAB工具箱的神经网络与应用[M].合肥:中国科技大学出版社,1998..
  • 2楼顺天 施阳.基于MATLAB的系统分析与设计--神经网络[M].西安:西安电子科技大学出版社,2000..

共引文献20

同被引文献28

引证文献4

二级引证文献41

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