基于主成分分析的动态神经网络预报方法及其应用
来源期刊：控制与决策2006年第11期
论文作者：王玉涛 严其艳 杨钢 徐万仁
文章页码：1312 - 2635
关键词：主成分分析法;改进型多步Elman网络;动态递归算法;含硅量预报;
摘 要：提出一种基于主成分分析法(PCA)和改进型多步E lm an网络的实时预报方法.该方法能够在保留大量原始数据信息的前提下,消除样本数据间相关性,简化网络结构,通过动态递归算法实现复杂非线性系统实时预报.将该网络应用于宝钢某高炉铁水含硅量的预报,以±0.05作为预报误差,预报命中率达到88.17%.
王玉涛，严其艳，杨钢，徐万仁
摘 要：提出一种基于主成分分析法(PCA)和改进型多步E lm an网络的实时预报方法.该方法能够在保留大量原始数据信息的前提下,消除样本数据间相关性,简化网络结构,通过动态递归算法实现复杂非线性系统实时预报.将该网络应用于宝钢某高炉铁水含硅量的预报,以±0.05作为预报误差,预报命中率达到88.17%.
关键词：主成分分析法;改进型多步Elman网络;动态递归算法;含硅量预报;
