主成分分析与BP神经网络在煤耗氧速度预测中的应用

结合主成分分析与神经网络的优点，提出了主成分分析与神经网络相结合的煤耗氧速度预测模型.采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理，选择输入变量的主成分作为神经网络输入，一方面减少了输入变量的维数，消除了各输入变量的相关性；另一方面提高了网络的收敛性和稳定性，同时也简化了网络的结构.通过实例验证，基于主成分的神经网络比一般神经网络训练精度更高，学习时间更短，预测效果更优.