一种基于虚拟样本生成和多输出神经网络模型的锡冶炼过程能耗预测方法

本发明涉及一种基于虚拟样本生成和多输出神经网络模型的锡冶炼过程能耗预测方法，属于生产过程能耗预测技术领域。本发明具体包括：对锡冶炼过程的数据进行预处理、采用互信息算法对输入变量的相关性进行检验、构建多输出神经网络模型、采用多分布整体趋势扩散技术实现对输入变量的虚拟样本生成、采用粒子群优化算法筛选虚拟样本、最后基于混合样本重构多输出神经网络能耗预测模型。本发明能解决锡冶炼过程数据数量不足、数据信息不完整等所导致的能耗预测精度低的问题；通过虚拟样本与真实样本的集成，提高了模型的预测能力；对小样本数据有效扩充，提高了预测模型在小样本数据集下的预测精度。