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基于PCA和ANFIS的黄土湿陷系数预测

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摘要运用人工智能原理，提出一种基于主成分分析法（PCA）与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的黄土湿陷系数预测方法．首先通过主成分分析对黄土的物理指标提取主成分，以消除变量间的相关性和减少模型输入量的目的；再利用神经网络的高自适应性和模糊推理系统的推理能力建立ANFIS模型，提出一种新的黄土湿陷性预测方法．通过实测数据和预测数据的对比分析，平均误差0．29％，最大误差20％，在工程上可以接受的范围，实例说明这种预测方法是可行的．

DOI ojnpwq714r/942213

作者安宁

机构地区不详

出处《深圳职业技术学院学报》 2011年1期

关键词主成因分析模糊神经网络 ANFIS 黄土湿陷性 MATLAB

分类 [文化科学][职业技术教育学]

出版日期 2011年01月11日（中国Betway体育网页登陆平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）