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基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

来源 :广西师范学院学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：gzsee
【摘 要】
：
MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具．利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析，实现样本的最优压缩，从而降低样本的维数，建立起基于主成分
【作 者】
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农吉夫 黄文宁 
【机 构】
：
广西民族大学数学与计算机科学学院,河池学院数学系
【出 处】
：
广西师范学院学报：自然科学版
【发表日期】
：
2008年4期
【关键词】
：
主成分分析 学习矩阵 BP神经网络 principle component analysis learning matrix BP neural network 
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目（40675023）,广西民族大学青年科研基金项目（2007QN23）
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MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具．利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析，实现样本的最优压缩，从而降低样本的维数，建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型．计算结果表明，基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果．
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