[发明专利]一种基于主成分分析的神经网络预测方法在审
| 申请号： | 201910432048.2 | 申请日： | 2019-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN110059824A | 公开（公告）日： | 2019-07-26 |
| 发明（设计）人： | 张日东;欧丹林;吴胜;袁亦斌;高福荣 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学;浙江邦业科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吴秉中 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 主成分分析 径向基神经网络 神经网络预测 主成分分析法 预处理 采集 神经网络模型 过程变量 过程数据 化工过程 模型预测 数据维度 预测模型 质量变量 质量数据 冗余 传统的 复杂度 预测 准确率 求解 建模 优化 | ||
【主权项】：
1.一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。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州电子科技大学;浙江邦业科技股份有限公司，未经杭州电子科技大学;浙江邦业科技股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910432048.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
