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提出一种基于主成分分析法（PCA）改进型多步Elman网络的实时预报方法．该方法能够在保留大量原始数据信息的前提下，消除样本数据间相关性，简化网络结构，通过动态递归算法实现复杂非线性系统实时预报．将该网络应用于宝钢某高炉铁水含硅量的预报，以±0．05作为预报误差，预报命中率达到88．17％．
基于主成分分析的动态神经网络预报方法及其应用
【摘 要】
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提出一种基于主成分分析法（PCA）改进型多步Elman网络的实时预报方法．该方法能够在保留大量原始数据信息的前提下，消除样本数据间相关性，简化网络结构，通过动态递归算法实现复杂非线
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,宝山钢铁股份有限公司技术中心
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2006年11期
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