基于多技术融合加权平滑的径向基函数神经网络熔融指数预报

来源 :计算机应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：qq912214209

【摘要】

：

针对在对聚丙烯熔融指数进行预测时优势数据和优势变量不突出影响预测精度、数据平滑度不够影响泛化性能的问题,提出了基于多技术融合加权平滑的径向基函数神经网络预报模型。综合运用了在时间尺度基于空间欧氏距离加权、在变量维度上基于灰色关联和线性回归误差加权两种数据加权方案,基于过程变量差分序列欧氏距离的平滑和局部线性平滑两种数据平滑方案,解决了模型精度和泛化性低的问题。为进一步改进模型性能,采用带误差补偿的

【作者】

：

陈红梅刘兴高

【机构】

：

潍坊学院机电与车辆工程学院,工业控制技术国家重点实验室浙江大学

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2015年S1期

【关键词】

：

多技术融合加权平滑自校正预测控制分段线性变学习率径向基函数神经网络 multi-technology integration weighting sm

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