介绍了一种将组合神经网络用于聚合物质量预测的方法.由定量数据建立的单一神经网络模型往往缺乏泛化能力,而使用组合神经网络模型则可以显著改善模型的泛化能力.由于在建立组合神经网络模型过程中,合适的组合权重对模型是否具有良好预测性能是非常重要的,因此采用了岭回归方法来选择合适的组合权重.所提出的方法已成功应用于PVC颗粒特性的预测研究中。研究结果表明,与单一神经网络模型相比,组合神经网络模型具有更佳的模型预测精度和鲁棒性.
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