【摘 要】
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针对BP网络建模存在的误差大的问题,采用PCA、聚类分析与BP神经网络相结合,建立模型并应用于预测问题中。该模型首先应用主成分分析对原始数据进行降维,保留原始信息的主要信
【机 构】
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华北理工大学以升创新教育基地,华北理工大学理学院
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针对BP网络建模存在的误差大的问题,采用PCA、聚类分析与BP神经网络相结合,建立模型并应用于预测问题中。该模型首先应用主成分分析对原始数据进行降维,保留原始信息的主要信息,把原14个属性变量综合成5个不相关主成分分量;其次利用聚类分析,剔除样本中的冗长指标,使指标变量的选取更加科学合理,降低网络结构复杂度的同时提升了模型预测的准确率;最后利用MATLAB神经网络工具,编写神经网络训练系统并验证。
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