摘要
本发明提供了一种基于神经网络的木塑复合材料静曲强度预测方法，包括如下步骤：S1、数据收集；S2、数据预处理；S3、特征提取；从预处理后数据中提取特征，对特征进行降维处理，得到提取后特征；S4、基于提取后特征构建神经网络模型，所述神经网络模型采用多层感知机MLP、卷积神经网络CNN或长短时记忆网络LSTM架构；S5、使用预处理后数据对神经网络模型进行训练，得到训练后模型；S6、对训练后模型进行评估，得到评估结果；S7、根据评估结果对神经网络模型进行优化，得到优化后模型；S8、将待预测木塑复合材料的数据输入至优化后模型中，输出预测结果。本发明提高了预测结果的可靠性，为产品的设计和质量控制提供了更精确的依据。
