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李文贤
作品数:
1
被引量:18
H指数:1
供职机构:
东北大学信息科学与工程学院
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发文基金:
沈阳市科技局资助项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
张一飞
东北大学信息科学与工程学院
张天成
东北大学信息科学与工程学院
林树宽
东北大学信息科学与工程学院
张冬岩
东北大学信息科学与工程学院
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年份
1篇
2005
共
1
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相关度排序
被引量排序
时效排序
基于聚类和主成分分析的神经网络预测模型
被引量:18
2005年
提出一种基于聚类和主成分分析的神经网络模型,用于高炉运行指标的实时预测.首先采用谱系聚类将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用主成分分析方法对影响目标数据的众多变量进行降维处理,在此基础上,构建了高炉运行指标的神经网络预测模型,大大改善了预报的精度和效率.通过对采集的高炉数据进行测试,表明本文提出方法的有效性.
林树宽
张冬岩
李文贤
张天成
张一飞
关键词:
聚类
主成分分析
神经网络模型
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