本发明公开了一种面向流程对象的工业过程建模预测方法，包括如下步骤：FNT模型建立，从流程对象已经生成的数据仓库中抽取工业流程对象原始数据集S，创建FNT模型的初始种群，种群个体数目根据需要定制，每个个体表示一个FNT模型；利用PIPE算法优化FNT模型结构，适应值函数采用均方误差或均方根误差；利用微粒群(PSO)算法优化FNT模型参数；利用FNT模型对流程对象生产过程进行建模预测。本发明基于柔性神经树获取流程对象各测点数据的变化趋势公式，对工业生产过程进行模拟，基于当前生产状态的相关参数预测未来一段时间的生产状态，从而辅助指导企业调整生产流程参数，在微观上引导生产趋利避害。
