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针对在精对苯二甲酸(PTA)生产过程中影响PTA粒度的因素多且复杂,采用了主元分析方法(PCA)提取方差最大的几个成分作为神经网络(ANN)的输入,消除干扰因素的影响,建立PCA-ANN粒度模型.为了进一步提高PCA-ANN粒度模型的预测精度,提出了性能优良的加权组合学习方法,形成基于PCA-ANN的加权组合模型.组合模型能通过对多个不同PCA-ANN粒度模型的预测结果进行自适应加权,最终获得具有良好预测精度的结果.