【摘 要】
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本文将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了泉流量预报模型.利用偏最小二乘法对影响岩溶泉流量的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关
【机 构】
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西安理工大学,西安理工大学,华北水利水电学院
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本文将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了泉流量预报模型.利用偏最小二乘法对影响岩溶泉流量的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题,降低了神经网络的输入维数.同时 ,利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题.实例表明,本耦合模型的拟合和预报精度均优于独立使用偏最小二乘回归或神经网络建模的精度.
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