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基于人工神经网络与主成分分析的建筑工料(工日)估算方法

Estimation of Building Material Consumption Based on ANN and PCA
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摘要 针对建筑工料(工日)估算问题,本文首先利用主成分分析得到一组新的输入变量,相对于原始输入变量,有效降低了输入维数,且消除了各输入分量之间的相关性。然后以新的输入变量作为改进型BP网络的输入进行训练与估算,得到了一种新工料(工日)估算方法。仿真结果表明与直接利用BP网络训练估算相比较,采用本文的方法,估算结果更加准确。 To estimate the building material consumption, principal component analysis (PCA) is firstly applied to get a new setof input variables. Compared with the old ones, the number of the new ones is fewer, and the correlation of the new inputvariables could be eliminated. Secondly, a new type of BP network is presented to accelerate the convergence's speed. Thesimulation result is satisfactory.
出处 《微型电脑应用》 2005年第12期41-42,57,共3页 Microcomputer Applications
基金 国家自然基金(60474029) 湖南省自然科学基金(00JJY1009)资助项目
关键词 工料估算 主成分分析 神经网络 estimation of consumption PCA ANN
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参考文献12

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