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基于PCA-RBF神经网络的PPP项目风险智能评价研究 被引量：16
1
作者 陆晓琴 黄元君 王喜 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2017年第14期59-63,共5页
随着新一轮政府和社会资本合作(public—private—partnership,PPP)模式在基础设施领域的推广运用,对其风险评估也开始备受关注。鉴于PPP项目风险影响因素众多和传统评估方法过度依赖主观评价等问题,在构建PPP项目风险评价指标体系的基... 随着新一轮政府和社会资本合作(public—private—partnership,PPP)模式在基础设施领域的推广运用,对其风险评估也开始备受关注。鉴于PPP项目风险影响因素众多和传统评估方法过度依赖主观评价等问题,在构建PPP项目风险评价指标体系的基础上,通过将主成分分析(principal component analysis,PCA)技术降维并结合模糊综合评价结果,建立自适应的径向基神经网络(RBF)的智能风险评价模型,并以入库的浙江省发改委10个PPP项目为例进行实证检验,结果显示3个项目处于风险较小、6个项目处于风险不大、1个项目处于风险中等。PCARBF智能评价模型所训练预测的结果与模糊综合评价结论一致,且在一定程度上提高了计算效率、增强了评价的客观性,为PPP项目风险智能评估提供理论上的参考。 展开更多
关键词 PPP项目 pca-rbf神经网络 智能评价模型 风险评估
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基于SPSS的PCA-RBF神经网络模型的仿真试验 被引量：8
2
作者 黄华 《新疆农业大学学报》 CAS 北大核心 2010年第6期535-538,共4页
以SPSS软件为试验平台,根据PCA-RBF神经网络理论,结合SPSS软件的主成分分析模块和神经网络模块,运用人工近红外谱模拟数据估计葡萄糖浓度,实现PCA-RBF神经网络模型的仿真试验。相比与Matlab、C/C++等软件,该方法免去了繁琐的编程,为工... 以SPSS软件为试验平台,根据PCA-RBF神经网络理论,结合SPSS软件的主成分分析模块和神经网络模块,运用人工近红外谱模拟数据估计葡萄糖浓度,实现PCA-RBF神经网络模型的仿真试验。相比与Matlab、C/C++等软件,该方法免去了繁琐的编程,为工程应用提供了一个简单快捷的试验途径。试验结果表明,利用SPSS软件实现PCA-RBF神经网络预测取得了非常满意的结果。 展开更多
关键词 神经网络 主成分分析(PCA) 主成分-径向基函数神经网络(pca-rbfNN) SPSS
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基于PCA-RBF神经网络模型的果蔬冷链物流需求预测 被引量：5
3
作者 郭明德 李红 《江西农业学报》 CAS 2018年第10期137-141,共5页
为了提高果蔬冷链物流需求预测的准确性,在分析果蔬冷链物流需求的影响因素后,应用PCA提取影响果蔬冷链物流需求的主要因子,将主要因子输入PCA-RBF神经网络模型进行模拟计算。研究结果表明:与RBF神经模型比较,PCA-RBF神经网络模型具有... 为了提高果蔬冷链物流需求预测的准确性,在分析果蔬冷链物流需求的影响因素后,应用PCA提取影响果蔬冷链物流需求的主要因子,将主要因子输入PCA-RBF神经网络模型进行模拟计算。研究结果表明:与RBF神经模型比较,PCA-RBF神经网络模型具有网络结构更为简单、需求预测精度更高的优点。 展开更多
关键词 果蔬 冷链物流 需求信息预测 pca-rbf神经网络模型
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基于PCA-RBF神经网络的地铁车站火灾风险评估 被引量：15
4
作者 王建波 彭龙镖 +1 位作者 李娜 张帅 《工业安全与环保》 北大核心 2017年第9期67-70,共4页
为避免地铁车站火灾事故的发生,帮助地铁车站管理部门做好火灾风险评估工作,提出基于PCA-RBF神经网络的地铁车站火灾风险评估模型。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对风险评价指标体系进行降维处理,并将降维后的主... 为避免地铁车站火灾事故的发生,帮助地铁车站管理部门做好火灾风险评估工作,提出基于PCA-RBF神经网络的地铁车站火灾风险评估模型。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对风险评价指标体系进行降维处理,并将降维后的主成分作为RBF神经网络的输入变量;选择具有代表性的样本数据训练RBF神经网络,并用检验样本测试训练效果;最后,输入待测样本数据得出火灾风险评估结果。通过实例对比分析,验证了该评估模型在地铁车站火灾风险评估中的可行性与准确性,对类似项目火灾风险评估具有一定参考意义。 展开更多
关键词 地铁车站 火灾 风险评估 主成分分析法 RBF神经网络
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基于PCA-RBF的风电场短期风速订正方法研究 被引量：13
5
作者 邓华 张颖超 +2 位作者 顾荣 黄飞 支兴亮 《气象科技》 2018年第1期10-15,共6页
风电功率预测中最重要的因子是风速,准确的风速预测是风电功率预测的前提和基础。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用WRF模式,对我国上海崇明吕四风电场的风速进行预报。在此基础上,利用PCA-RBF算法结合WRF模式预报风向、气温、... 风电功率预测中最重要的因子是风速,准确的风速预测是风电功率预测的前提和基础。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用WRF模式,对我国上海崇明吕四风电场的风速进行预报。在此基础上,利用PCA-RBF算法结合WRF模式预报风向、气温、气压等气象要素对预报风速进一步订正。实验结果表明,利用PCA-RBF算法对WRF模式预报风速进行订正后,预报风速的误差进一步减小,相对均方根误差降低20%~30%,相对平均绝对误差降低15%~20%。与其他智能算法(BP算法、LSSVM算法)对比分析后得出,PCA-RBF算法对WRF模式预报风速具有较好的订正效果,能够有效提高风速预报准确率。 展开更多
关键词 WRF模式 PCA算法 RBF算法 风速订正
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基于PCA-RBF神经网络的乙烯氧化反应器收率预测模型 被引量：2
6
作者 徐英 徐用懋 杨尔辅 《石油化工自动化》 CAS 2001年第5期14-16,33,共4页
依据工艺机理和先验知识 ,初选了乙烯氧化反应器的收率神经网络预测模型的输入变量 ,用主元分析方法对输入变量进行主元分解 ,消除了变量之间的相关性 ,减少了输入变量数 ,简化了RBF神经网络的结构。仿真结果表明 ,PCA RBF网络模型结构... 依据工艺机理和先验知识 ,初选了乙烯氧化反应器的收率神经网络预测模型的输入变量 ,用主元分析方法对输入变量进行主元分解 ,消除了变量之间的相关性 ,减少了输入变量数 ,简化了RBF神经网络的结构。仿真结果表明 ,PCA RBF网络模型结构具有很强的预测能力。 展开更多
关键词 主元分析 PCA RBF神经网络 乙烯氧化反应器 收率 预测模型
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基于PCA-RBF的板形识别及FPGA软实现 被引量：3
7
作者 张秀玲 代景欢 +1 位作者 李家欢 张逞逞 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期109-113,共5页
针对常规神经网络板形识别方法中存在的不足,提出了以PCA替代欧氏距离作为提取特征的手段,并将所设计的PCA-RBF板形识别模型以FPGA为硬件实现载体进行了仿真研究。仿真结果表明,设计的PCA-RBF板形识别模型能够正确识别出板形缺陷,网络... 针对常规神经网络板形识别方法中存在的不足,提出了以PCA替代欧氏距离作为提取特征的手段,并将所设计的PCA-RBF板形识别模型以FPGA为硬件实现载体进行了仿真研究。仿真结果表明,设计的PCA-RBF板形识别模型能够正确识别出板形缺陷,网络结构比常规RBF板形识别模型相对简化,同时识别精度提升了59%,抗干扰能力提升了82%。FPGA仿真结果在精度和实时性上可以满足实际工程需要。 展开更多
关键词 PCA RBF神经网络 板形缺陷 板形识别 现场可编程门阵列
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基于PCA-RBF网络的储运过程管道堵塞故障诊断方法 被引量：1
8
作者 陈扶明 税爱社 +1 位作者 李生林 陈芬兰 《后勤工程学院学报》 2014年第3期91-96,共6页
针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信... 针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信息作为训练集,并给出故障特征信息的分类号;然后将其作为RBF神经网络分类器的输入输出进行故障模式识别。仿真实验表明:该方法应用于储运过程管道堵塞故障诊断,不仅大幅度地降低了诊断模型的训练时间,而且提高了诊断正确率。 展开更多
关键词 主成分分析 RBF神经网络 管道堵塞 故障诊断
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基于PCA-RBF神经网络的光纤保护通道风险评估 被引量：4
9
作者 高会生 付建敏 孙逸群 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2007年第5期90-94,共5页
对电力系统通信光纤保护通道风险评估进行了研究,给出了PCA(主成分分析)-RBF(径向基)神经网络的风险评估方法,最后对某省实际运行的光纤保护通道进行风险评估来验证该方法的优越性。
关键词 主成分分析 径向基神经网络 风险评估 光纤保护通道 电力系统通信
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PCA-RBF神经网络对兰州市日平均气温的预测 被引量：3
10
作者 任巧丽 马乾 《宜宾学院学报》 2018年第12期111-115,共5页
运用相关性分析初步筛选出与兰州市日平均气温相关的气象因素,然后用主成分分析(PCA)提取出径向基(RBF)神经网络模型最终的预报因子,进而实现对日平均气温的预测.对PCA-RBF模型的训练与仿真结果表明:在样本量一定时,该网络的非线性逼近... 运用相关性分析初步筛选出与兰州市日平均气温相关的气象因素,然后用主成分分析(PCA)提取出径向基(RBF)神经网络模型最终的预报因子,进而实现对日平均气温的预测.对PCA-RBF模型的训练与仿真结果表明:在样本量一定时,该网络的非线性逼近能力很强,学习时间较短,模型的拟合效果较好,可以应用于气象预报. 展开更多
关键词 气象预报 相关性分析 pca-rbf 平均气温预测
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基于PCA-RBF神经网络的DoS攻击分类检测研究 被引量：4
11
作者 张旭 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第3期325-327,共3页
为了提高DoS攻击检测的实时性,提出一种主成分分析(PCA)和RBF神经网络相结合的DoS攻击分类检测方法(PCARBF)。PCA-RBF首先通过PCA降低DoS攻击原始数据的维数,实现数据的最优压缩,然后建立RBF神经网络入侵检测模型。实验结果表明,相对于... 为了提高DoS攻击检测的实时性,提出一种主成分分析(PCA)和RBF神经网络相结合的DoS攻击分类检测方法(PCARBF)。PCA-RBF首先通过PCA降低DoS攻击原始数据的维数,实现数据的最优压缩,然后建立RBF神经网络入侵检测模型。实验结果表明,相对于传统的RBF方法,PCA-RBF具有良好的实时性及分类检测性能。 展开更多
关键词 主成分分析 径向基函数神经网络 DOS攻击
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基于PCA-RBF神经网络的水面蒸发预测研究 被引量：6
12
作者 丁薇 《山西水土保持科技》 2018年第3期12-14,18,共4页
水面蒸发损失的水量所占损失水量比例较大,使得水面蒸发预测在干旱半干旱地区显得尤为重要。现阶段水面蒸发预测模型中存在着针对性不强、结构复杂等一些问题,同时指标筛选的过程存在很大的主观性。针对目前存在问题,提出了PCA-RBF神经... 水面蒸发损失的水量所占损失水量比例较大,使得水面蒸发预测在干旱半干旱地区显得尤为重要。现阶段水面蒸发预测模型中存在着针对性不强、结构复杂等一些问题,同时指标筛选的过程存在很大的主观性。针对目前存在问题,提出了PCA-RBF神经网络模型预测方法。并以太原地区蒸发量原始资料为依据,采用主成分分析法提取影响水面蒸发量的主要气象因素,并进行相关性验证;把识别确定的主要气象因子作为预测输入进行演算,确定出RBF神经网络结构,预测结果合格率为83%。研究结果说明,PCA-RBF神经网络模型简单易行,适用性较强。 展开更多
关键词 水面蒸发 pca-rbf神经网络 预测 太原地区
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胶料粘度的PCA-RBF多网络软测量研究
13
作者 李俊 马铁军 《微计算机信息》 北大核心 2006年第08S期98-100,共3页
针对传统混炼过程胶料粘度预测存在的辅助变量信息冗余大及冗余导致模型结构的复杂化和泛化能力的降低提出先进行主元分析;同时由于对象的复杂性,传统的建立单一模型的思想存在着弊端,从而提出基于RBF神经网络建立多网络模型思想并进行... 针对传统混炼过程胶料粘度预测存在的辅助变量信息冗余大及冗余导致模型结构的复杂化和泛化能力的降低提出先进行主元分析;同时由于对象的复杂性,传统的建立单一模型的思想存在着弊端,从而提出基于RBF神经网络建立多网络模型思想并进行仿真。 展开更多
关键词 粘度 PCA RBF 软测量
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基于PCA-RBF的沥青混合料阻燃性能研究
14
作者 王娜 王振凯 《科技创新与应用》 2024年第11期111-114,共4页
该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收... 该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收集多种不同配方和成分的沥青混合料样本,并对其阻燃性能进行实验测试。然后,运用PCA降维技术提取关键特征,以减少特征空间的维度,从而优化数据分析。接着,采用RBF神经网络模型,利用经过降维处理的数据,进行阻燃性能的建模和预测。研究结果表明,PCA-RBF方法能够有效地分析沥青混合料的阻燃性能,并具有较高的预测准确性。通过使用PCA降维,成功地提取影响阻燃性能的主要特征,从而更好地理解不同混合料之间的差异。同时,RBF神经网络模型在预测方面表现出色,为不同沥青混合料的阻燃性能提供可靠的评估方法。该文讨论模型的优点和局限性,并提出进一步改进和研究的建议。 展开更多
关键词 pca-rbf 沥青混合料 阻燃性能 评估方法 预测模型
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基于PCA-RBF神经网络的新型录井岩性识别方法
15
作者 陈袁 鲜让之 +2 位作者 吴德顺 周飞 陈丽群 《四川地质学报》 2016年第1期156-160,165,共6页
新的钻井工艺或钻井液体系的使用在保证钻井施工顺利进行的同时,也给录井岩屑的岩性识别带来了极大的挑战,其中以膏盐岩地层尤为突出。以塔里木油田大北X井为例,提出了主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合的膏盐岩地层岩性... 新的钻井工艺或钻井液体系的使用在保证钻井施工顺利进行的同时,也给录井岩屑的岩性识别带来了极大的挑战,其中以膏盐岩地层尤为突出。以塔里木油田大北X井为例,提出了主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合的膏盐岩地层岩性识别方法,利用主成分分析法去除指标变量间的相关性,将原始指标变量重新线性组合为4项综合变量作为RBF神经网络的输入向量;最后建立适于识别膏盐岩地层岩性的RBF神经网络模型。实际识别结果表明,该PCA-RBF神经网络模型对于膏盐岩地层岩性的识别具有较高的准确性,完全可以满足实际应用的要求,具有进一步推广的价值。 展开更多
关键词 RBF神经网络 综合录井参数 膏盐岩地层 塔里木
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考虑PCA-RBF的变压器标底预测模型研究 被引量：3
16
作者 刘燕豪 袁逸萍 +1 位作者 李晓娟 李明 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第2期18-21,25,共5页
针对变压器制造企业投标报价缺乏科学理论指导,准确性低的问题,以准确预估下一批招标的标底价为目标,提出了结合主成分分析(PCA)与人工神经网络(ANN)的变压器标底预测模型-PCA-RBF标底预测模型。模型采用PCA对高维原始变量进行降维处理... 针对变压器制造企业投标报价缺乏科学理论指导,准确性低的问题,以准确预估下一批招标的标底价为目标,提出了结合主成分分析(PCA)与人工神经网络(ANN)的变压器标底预测模型-PCA-RBF标底预测模型。模型采用PCA对高维原始变量进行降维处理,提取主成分(PC)作为径向基函数神经网络(RBF)的输入。PCA算法降低了原始变量的维数,去除了各变量间的相关性,在简化ANN结构的同时,提高了预测模型的精度。仿真结果表明,PCA-RBF变压器标底预测模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 PCA ANN RBF 招投标 预测
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基于PCA-RBF神经网络的小型压水堆故障诊断方法研究 被引量：6
17
作者 曹桦松 孙培伟 《仪器仪表用户》 2021年第1期49-55,共7页
小型反应堆具有结构紧凑和多用途的特点,受到了国际社会越来越多的关注。传统的基于信号阈值的故障诊断方法越来越无法满足精确性和高效性的要求。本文利用RELAP5软件模拟了小型压水堆不同功率水平下的反应堆稳态,蒸汽发生器传热管破裂... 小型反应堆具有结构紧凑和多用途的特点,受到了国际社会越来越多的关注。传统的基于信号阈值的故障诊断方法越来越无法满足精确性和高效性的要求。本文利用RELAP5软件模拟了小型压水堆不同功率水平下的反应堆稳态,蒸汽发生器传热管破裂事故(SGTR)以及冷却剂丧失事故(LOCA),生成了故障诊断所需的样本集。建立了基于PCA-RBF神经网络的故障诊断模型,对不同故障类型、位置和故障程度进行了准确的诊断。最终通过和BP神经网络对比,验证了本文所建立的基于PCA-RBF神经网络的故障诊断模型具有更快的训练速度和诊断精度。 展开更多
关键词 小型压水堆 PCA RBF LOCA SGTR 故障诊断
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PCA-RBF网络预测模型在水质信息预测中的应用 被引量：1
18
作者 周艳柳 郭兰博 +2 位作者 李景文 殷手强 郭彤枫 《测绘与空间地理信息》 2017年第9期106-108,113,共4页
在分析RBF神经网络预测算法和主成分分析方法的基础上,本文针对地理空间数据的复杂相关性和较强非线性,深入研究了主成分分析与RBF神经网络结合原理,构建了PCA-RBF网络预测模型,最后将预测模型应用于水质信息预测中。实验结果表明:该模... 在分析RBF神经网络预测算法和主成分分析方法的基础上,本文针对地理空间数据的复杂相关性和较强非线性,深入研究了主成分分析与RBF神经网络结合原理,构建了PCA-RBF网络预测模型,最后将预测模型应用于水质信息预测中。实验结果表明:该模型对海量的高维异构数据可进行有效降维,从而优化RBF神经网络结构,有效地提高了地理空间数据预测时的精度,并为GIS领域地理空间数据的预测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 地理空间数据 主成分分析 RBF神经网络 水质预测
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土壤墒情预测模型对比 被引量：10
19
作者 牛宏飞 张钟莉莉 +3 位作者 孙仕军 郑文刚 王材源 杨利红 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期142-150,共9页
为实现实时准确的墒情预报,以北京市延庆区为例,利用在该地区获取的2012—2016年5年的系列土壤墒情和气象数据,对土壤墒情预测模型进行了对比研究。通过相关性分析选取时段初墒值W_0、降雨、湿度、气温、气压、地温和蒸发7种影响因子,... 为实现实时准确的墒情预报,以北京市延庆区为例,利用在该地区获取的2012—2016年5年的系列土壤墒情和气象数据,对土壤墒情预测模型进行了对比研究。通过相关性分析选取时段初墒值W_0、降雨、湿度、气温、气压、地温和蒸发7种影响因子,对土壤墒情分别建立线性回归方程、基于主成分分析的径向基函数(PCA-RBF)神经网络和误差反向传导(BP)神经网络3种预测模型,并对3种模型预测结果进行了对比分析。结果显示:PCARBF神经网络模型精度最高,平均精度达到96.8%,线性回归模型和BP神经网络模型分别为94.6%和95.7%。研究认为,PCA-RBF神经网络具有稳定性好、精度高的特点,可以很好的实现土壤墒情预测。 展开更多
关键词 土壤墒情 相关分析 线性回归 pca-rbf神经网络 BP神经网络
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基于RBF神经网络的非线性主元分析方法 被引量：15
20
作者 贾明兴 赵春晖 +2 位作者 王福利 毛志忠 李鸿儒 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期453-457,共5页
本文在分析非线性主成分曲线性质基础上,提出了基于聚类、线性主成分分析、神经网络技术的非线性主成分分析方法。该方法与以往方法比较,在概念上具有和线性主成分分析相同的解释,并且给出了非线性主成分得分和负载的计算方法;在结构上... 本文在分析非线性主成分曲线性质基础上,提出了基于聚类、线性主成分分析、神经网络技术的非线性主成分分析方法。该方法与以往方法比较,在概念上具有和线性主成分分析相同的解释,并且给出了非线性主成分得分和负载的计算方法;在结构上较为简单,采用的神经网络结构为3层,训练容易。网络训练的数据样本采用聚类和线性主成分分析方法获得,解决了以往方法缺乏训练数据的问题。数字仿真和三水箱实验验证了提出方法的有效性。 展开更多
关键词 非线性主成分分析 聚类 RBF神经网络 得分 负载
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