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偏最小二乘法与人工神经网络耦合的小流域产沙模型
被引量：
11
1
作者
李世欣
温建
+2 位作者
邵孝侯
王晓亚
王玉英
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期149-153,共5页
针对小流域侵蚀产沙的复杂性,将偏最小二乘回归与人工神经网络耦合,建立了小流域降雨侵蚀产沙检验模型,并应用于小流域降雨侵蚀产沙预报.采用偏最小二乘法对多维自变量中的信息进行组合和提取,从而得到对因变量解释能力最强并可很好概...
针对小流域侵蚀产沙的复杂性,将偏最小二乘回归与人工神经网络耦合,建立了小流域降雨侵蚀产沙检验模型,并应用于小流域降雨侵蚀产沙预报.采用偏最小二乘法对多维自变量中的信息进行组合和提取,从而得到对因变量解释能力最强并可很好概括自变量信息的主成分,有效克服了变量之间的多重相关问题,实现了对高维数据的降维处理.把提取的主成分作为神经网络的输入,提高了网络的学习效率和稳健性.应用结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合和检验精度均优于偏最小二乘回归模型和人工神经网络模型精度.
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关键词
小流域
产沙
偏最小二乘法
人工神经网络
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职称材料
题名
偏最小二乘法与人工神经网络耦合的小流域产沙模型
被引量：
11
1
作者
李世欣
温建
邵孝侯
王晓亚
王玉英
机构
河海大学水利水电学院
河南
农业大学机电工程学院
河南
农业大学信息与管理
科学
学院
河南省南召县水土保持科学研究站
出处
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期149-153,共5页
基金
国家自然科学基金(40801102)
文摘
针对小流域侵蚀产沙的复杂性,将偏最小二乘回归与人工神经网络耦合,建立了小流域降雨侵蚀产沙检验模型,并应用于小流域降雨侵蚀产沙预报.采用偏最小二乘法对多维自变量中的信息进行组合和提取,从而得到对因变量解释能力最强并可很好概括自变量信息的主成分,有效克服了变量之间的多重相关问题,实现了对高维数据的降维处理.把提取的主成分作为神经网络的输入,提高了网络的学习效率和稳健性.应用结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合和检验精度均优于偏最小二乘回归模型和人工神经网络模型精度.
关键词
小流域
产沙
偏最小二乘法
人工神经网络
Keywords
small watershed
sediment yield
partial least square regression
artificial neural network
分类号
P333.4 [天文地球—水文科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
偏最小二乘法与人工神经网络耦合的小流域产沙模型
李世欣
温建
邵孝侯
王晓亚
王玉英
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010
11
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