《表3 累计贡献率大于85%的主成分》

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《基于PCA-LMBP神经网络模型的SCR脱硝催化剂工艺特性预测》

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对于子矩阵X，每一行Xi的量纲并不完全相同，为了消除量纲不一致的影响，需把子矩阵X标准化为矩阵Z，本文采取标准差标准化，即零-均值规范化，这种方法的优点是能够将不同量级的数据统一转化为同一个量级，以实现数据间的可比性。采用MATLAB软件编程对Z进行全成分分析，得出前9个主成分的累计方差贡献率，结果见表3。由于数据量较大，标准化矩阵Z及其主成分系数矩阵并未列出。通常选取累计贡献率在85%以上的对应成分作为主成分，因此选前8个分量并按N为Z与主成分系数之积，计算得出主成分变量，之后将其代入LMBP神经网络进行建模预测，这样可以降低神经网络的复杂程度，简化网络结构，有利于网络快速收敛。