一种基于神经网络的磁异响应快速精准预测方法

本发明提供了一种基于神经网络的磁异响应快速精准预测方法，包括：步骤S100，从仿真参数中提取样本数据，采用本证正交分解方法对样本数据进行降维处理，并截取前K阶POD基；步骤S200，构建RBF神经网络，通过PSO算法和Sub‑NN子神经网络对RBF神经网络进行优化；步骤S300，向RBF神经网络输入仿真参数，经隐藏层非线性特征映射后输出预测模态系数矩阵；步骤S400，结合RBF神经网络的预测模态系数和前K阶POD基还原输出预测信号。