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《第36届中国控制会议论文集(C)》2017年
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基于烟花算法改进BP神经网络的纺纱质量预测模型

邵景峰  马创涛  王蕊超  王希尧  
【摘要】:为解决纺纱质量输出特征值异常波动的问题,首先对纺纱质量特征值异常波动机理进行了研究,并对波动的原因进行了分析;进而,将烟花算法引入到神经网络模型中,利用烟花爆炸算子同时爆炸扩散机理改进了神经网络中权重和阈值的寻优过程,提出了一种烟花算法改进BP神经网络(FWA-BP)的纺纱质量预测模型.然后,选取某纺织企业的纺纱质量数据对该模型进行仿真实验,结果表明该模型对纺纱质量的预测精度达到97.88%.最后,将该模型与基于遗传算法优化神经网络和粒子群算法优化神经网络的纺纱质量预测模型进行对比分析,结果表明其迭代次数分别下降了31.11%和13.3%,从而说明该模型能够快速准确地实现对纺纱质量的预测,为解决纺纱质量输出特征值异常波动提供了一种新方法.

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