一种基于SPCA的神经网络混合优化预测方法
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摘要
本发明涉及一种基于SPCA的神经网络混合优化预测方法。本发明首先采集化工过程中影响重要变量的过程变量，利用串行主成分分析方法对数据做预处理，结合主成分分析和核主成分分析方法处理线性和非线性混合数据，降低数据维度，其次使用RBF神经网络作为预测模型，结合LM算法和遗传算法对预测模型的参数进行优化，提高预测模型的性能，最后将预处理后的数据放入优化后的预测模型中，进行预测。不同于传统的方法，本发明有处理线性和非线性混合数据的能力，且结合优化算法，能够提高预测模型精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于SPCA的神经网络混合优化预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111178627A
申请号 ：
CN201911394404.2
公开（公告）日 ：
2020-05-19
申请日 ：
2019-12-30
授权号 ：
CN111178627B
授权日 ：
2022-05-31
发明人 ：
于征张日东吴胜
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街
代理机构 ：
浙江千克知识产权代理有限公司
代理人 ：
周希良
优先权 ：
CN201911394404.2
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-05-31 ：
授权
2020-06-12 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20191230
申请日 : 20191230
2020-05-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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