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一种基于主成分分析的神经网络预测方法

摘要

本发明公开了一种基于主成分分析的神经网络预测方法,包括如下步骤:步骤1、采集过程数据和质量数据,利用主成分分析对数据进行处理;步骤2、使用步骤1中得到的数据,建立神经网络模型,并做预测。本方法首先采集化工过程中产生的过程变量和质量变量,并利用主成分分析法对数据做预处理,降低数据维度,避免冗余,将处理好的数据输入到径向基神经网络的预测模型中,求解并优化相应参数,使模型预测准确率达到预定值。不同于传统的预测方法,本方法结合主成分分析法和径向基神经网络模型,减少了建模的复杂度,提高了模型的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN110059824A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-07-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201910432048.2

  • 申请日2019-05-22

  • 分类号G06N3/08(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构33213 杭州浙科专利事务所(普通合伙);

  • 代理人吴秉中

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街1158号

  • 入库时间 2024-02-19 12:04:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-08-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20190522

    实质审查的生效

  • 2019-07-26

    公开

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