摘要：根据汽油辛烷值预测体系本身的非线性特点，提出主成分回归残差神经网络校正算法（principal component regressionresidual artificial neural network,PCRRANN)用于近红外测定汽油辛烷值的预测模型校正。该方法结合了主成分回归算法（PC)，与经典的线性校正算法PLS（Partial Least Square）,PCR,以及非线性PLS（NPLS,Non-linearPLS）等相比，预测能力有明显的改善。文中还讨论了PCR主成分数及训练参数对预测模可能的影响。http://www.cqvip.com//QK/93919X/200101/4865849.html

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