成纱质量预测方法的研究与应用

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成纱质量预测是纺纱领域的研究重点和难点,一直吸引着诸多学者的关注。成纱质量预测是指通过原棉参数和工艺参数预测出最终纱线的质量,进而减少试纺次数,降低成本。由于成纱质量预测模型中参数众多,是一个复杂的非线性问题,使用传统算法进行成纱质量预测模型时,往往预测精度偏低,难以满足实际生产需要。因此,针对传统算法存在的问题,提出新的改进方案并将其成功用于纱线质量预测案例。具体研究内容如下:(1)针对纱线强力预测精度低的问题,提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的专家权重神经网络(Expert Weighted Neural Network,EWNN)的纱线强力预测算法。该算法在准备阶段由多个专家给出参数权重的上下限,通过PSO算法优化测试集的平均绝对百分比误差,从而得到最优的参数权重。然后,将此权重代入专家权重神经网络中进行训练,进而得到训练好的专家权重神经网络。实验结果表明,经PSO算法优化后的EWNN相比较于未优化的EWNN平均绝对百分比误差降低1.50。(2)针对纱线强力变异系数(Coefficient of Variation,CV)预测精度低的问题,提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和自动相关性确定(Automatic Correlation Determination,ARD)的贝叶斯强力CV预测算法,并将其命名为P-ARD算法。该算法通过PCA对具有多重共线性的数据进行处理,将存在共线性的参数变为线性无关的参数,并通过选取主要成分的方法来减少模型的复杂度。最后,根据选取的主要成分,使用基于ARD的贝叶斯线性回归方法预测纱线强力CV。实验结果表明,与传统基于ARD的贝叶斯线性回归方法相比,P-ARD算法在最差的情况下误差减少0.02,最好的情况下误差减少1.83。(3)针对纱线不均匀度预测精度低的问题,提出一种基于宽度多层神经网络(Broad Multi-layer Neural Network,BMNN)的纱线不均匀度预测算法。该算法使用特征提取和特征增强的方法对原始数据的特征进行扩展。然后将提取到的特征输入神经网络,并通过误差反向传播算法训练这些特征与纱线不均匀度之间的关系。实验结果表明,BMNN算法的复杂度与四层神经网络相当,而在纱线的不均匀度预测精度方面,BMNN算法解决了传统宽度学习系统算法预测波动较大的问题,比四层神经网络预测的精度更高。
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