提出一种基于凝聚层次聚类消除孤立点的新方法，借助聚类树识别孤立点。去除孤立点后，利用RBF网络建立动态预测模型，实验结果表明，网络的训练和泛化性能较消除孤立点前有明显提高。说明凝聚层次聚类方法用在孤立点检测方面是有效可行的，消除孤立点后建立的模型收敛速度快，泛化能力更优。