棉花性能指标对成纱质量的预测模型研究

高创; 郁崇文; 汪军; 于伟东

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棉花性能指标对成纱质量的预测模型研究

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探讨基于遗传算法和主成分分析法与BP神经网络相结合的棉花性能指标对成纱质量的预测模型.分别采用单一BP神经网络(模型1)、主成分分析加BP神经网络(模型2)、主成分分析加遗传算法优化隐层节点数后的BP神经网络(模型3),依据实测原棉数据对成纱品质作预报,并以平均相对误差百分率指标最小为原则,对比了三种模型的优劣.结果表明:模型3的平均相对误差百分率值最小;主成分分析表面上在降维,但对神经网络来说仍是高维的计算,最优结果的隐层节点数均高于经验公式确定的隐层节点数,接近于13个原始变量数.认为:基于遗传算法和主成分分析法与BP神经网络相结合进行预报,能够使预测精度得到明显提高.

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来源
《棉纺织技术》 |2016年第6期|18-22|共5页
作者
高创; 郁崇文; 汪军; 于伟东;
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作者单位

东华大学;

上海;

201620;

东华大学;

上海;

201620;

东华大学;

上海;

201620;

东华大学;

上海;

201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类品质管理与质量控制;
关键词
BP神经网络; 主成分分析; 遗传算法; 棉花品质; 成纱质量;

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