偏最小二乘与人工神经网络耦合模型在酸雨pH值预测中的应用

被引：10

作者：

周秀平 ^{[1
]}

王文圣 ^{[1
]}

曾怀金 ^{[2
]}

机构：

[1] 四川大学水利水电学院

[2] 四川省水利水电勘测设计研究院

来源：

水利水电科技进展 | 2006年 / 04期

关键词：

酸雨; pH值; 偏最小二乘回归; 神经网络; 预测模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

X517 [酸雨];

学科分类号：

摘要：

将偏最小二乘与人工神经网络耦合,建立了一种新型耦合预测模型———偏最小二乘与人工神经网络耦合模型。该模型利用了偏最小二乘方法有效处理自变量之间多重相关性问题和人工神经网络可以较好地解决非线性问题的能力,在城市酸雨pH值预测中的应用表明,该模型预测精度高,明显优于偏最小二乘回归模型和人工神经网络模型。

引用

页码：50 / 52

页数：3

共 5 条

[1] 基于偏最小二乘回归与神经网络耦合的岩溶泉预报模型 [J].