专利名称：一种基于主成分分析的神经网络预测方法专利类型：发明专利
发明人：张日东,欧丹林,吴胜,袁亦斌,高福荣申请号：CN201910432048.2申请日：20190522公开号：CN110059824A公开日：20190726
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。
申请人：杭州电子科技大学,浙江邦业科技股份有限公司
地址：310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街1158号
国籍：CN
代理机构：杭州浙科专利事务所(普通合伙)
代理人：吴秉中
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