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成果信息

本發(fā)明涉及一種基于 SPCA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合優(yōu)化預(yù)測(cè)方法,。本發(fā)明首先采集化工過(guò)程中影響重要變量的過(guò)程變量，利用串行主成分分析方法對(duì)數(shù)據(jù)做預(yù)處理,，結(jié)合主成分分析和核主成分分析方法處理線性和非線性混合數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)維度,，其次使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測(cè)模型,，結(jié)合LM算法和遺傳算法對(duì)預(yù)測(cè)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高預(yù)測(cè)模型的性能,，最后將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)放入優(yōu)化后的預(yù)測(cè)模型中,，進(jìn)行預(yù)測(cè)。不同干傳統(tǒng)的方法,，本發(fā)明有處理線性和非線性混合數(shù)據(jù)的能力,，且結(jié)合優(yōu)化算法，能夠提高預(yù)測(cè)模型精度,。 )

背景介紹

本發(fā)明涉及一種基于 SPCA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合優(yōu)化預(yù)測(cè)方法,。)

應(yīng)用前景

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