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非线性回归分析的PSO小波网络方法及应用
文章介绍了粒子群算法(PSO)和小波神经网络的基本原理,把基于粒子群小波网络的混合算法应用到非线性回归问题中,并对算法解决非线性回归问题进行了实践分析,最后建立了测井响应值和物性参数孔隙度之间的回归模型.从仿真结果可以看出,本方法的回归值和岩心分析值符合较好,表明粒子群小波网络进行非线性回归分析是一种有效的数据回归方法.
作 者： 罗德江 张永锋 刘诚 LUO De-jiang ZHANG Yong-feng LIU Cheng 作者单位： 罗德江,刘诚,LUO De-jiang,LIU Cheng(成都理工大学信息管理学院,成都,610059)张永锋,ZHANG Yong-feng(成都电子机械高等专科学校,成都,610031)
刊 名： 成都理工大学学报(自然科学版) ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF CHENGDU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(SCIENCE & TECHNOLOGY EDITION) 年，卷(期)： 2007 34(6) 分类号： O213 关键词： 粒子群 小波神经网络 非线性多元回归 孔隙度【非线性回归分析的PSO小波网络方法及应用】相关文章：
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