数据预处理对BP神经网络拟合铁氧体导热系数的影响

数据预处理对BP神经网络拟合铁氧体导热系数的影响

论文摘要

目的:解决BP神经网络拟合铁氧体导热系数时,低导热系数数据预测相对误差较大的问题。方法:分析原因及样本数据预处理的必要性,提出对目标输出进行非线性处理的数据预处理方法。对适合本问题的三种非线性函数进行比较分析,采用对目标输出进行对数运算后再对输入数据与目标输出归一化的数据预处理方法,并进行实验验证。结果:用此方法得到的模型比常规方法得到的模型预测精度更高,其预测相对误差最大值从45%降低到10%,平均相对误差从5%降低到3%。结论:采用本文非线性处理方法能有效降低低导热系数数据预测相对误差。

论文目录

  • 1 改进数据预处理方法的必要性
  • 2 数据预处理改进方法
  •   2.1 数据预处理方法选择
  •   2.2 数据预处理方法步骤
  • 3 实验验证
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 郑燕鹏,王晓娜,侯德鑫,叶树亮

    关键词: 计量,数据预处理,神经网络,铁氧体导热系数,精度分析

    来源: 中国计量大学学报 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 中国计量大学计量测试工程学院工业与商贸计量技术研究所

    基金: 国家重大科学仪器设备开发专项(No.2013YQ470767)

    分类号: TM277;TP183

    页码: 19-24

    总页数: 6

    文件大小: 1348K

    下载量: 142

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