【摘 要】
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为降低企业生产成本,通过对生产工艺参数进行调整,提出一种织机效率预测模型.该模型将主成分分析与BP神经网络结合,先用主成分分析法对影响织机效率的众多因素进行预处理,降
【机 构】
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天津工业大学纺织科学与工程学院,天津300387
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为降低企业生产成本,通过对生产工艺参数进行调整,提出一种织机效率预测模型.该模型将主成分分析与BP神经网络结合,先用主成分分析法对影响织机效率的众多因素进行预处理,降低原变量的维数,消除原变量之间的相关性.然后再将经过预处理的主成分作为神经网络的输入,这样不仅简化网络结构,还能提高网络稳定性.经过仿真,结果表明,PCA-BP比BP神经网络相关系数高;十万纬经停仿真,PCA-BP比BP神经网络预测误差减小了11.28％;织机效率仿真,PCA-BP比BP神经网络预测误差减小了64.92％.
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