【摘 要】
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研制了小波包变换Elman回归神经网络(WPTERNN)用于同时测定Co(Ⅱ)、Zn(Ⅱ)和Cu(Ⅱ).结合小波包变换(WPT)和Elman回归神经网络(ERNN)改进除噪质量及回归能力.信号的小波包表示
【机 构】
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内蒙古大学化学化工学院 内蒙古呼和浩特010021
【出 处】
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中国环境科学学会2011年学术年会
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研制了小波包变换Elman回归神经网络(WPTERNN)用于同时测定Co(Ⅱ)、Zn(Ⅱ)和Cu(Ⅱ).结合小波包变换(WPT)和Elman回归神经网络(ERNN)改进除噪质量及回归能力.信号的小波包表示提供了一个局部时频描述,因此在小波包域,除噪质量可以改善.Elman回归神经网络可应用非线性多变量校正.通过最佳化,选择了小波函数,小波包分解水平和ERNN的结构和参数.5种方法(WPTERNN,ERNN,偏最小二乘法(PLS),主组分回归(PCR)和傅立叶变换主组分分析(FTPCR))的所有组分相对预测标准偏差分别为6.68％,14.7％,9.23％,25.6％,25.2％.实验结果显示WPTERNN方法是5种方法中最佳的方法.
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