【摘 要】
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针对经编机产能预测的高度非线性和不确定性,采用BP(back propagation)神经网络和RBF(radial basis function)神经网络对其进行求解。同时,针对BP神经网络的权值和阈值以及RBF网络隐节点中心向量值、基宽向量和连接权值难确定的问题,采用PSO(particle swarm optimization)算法和GA(genetic algorithm)对其优化求解,设计PSO-BP、GA-RBF和PSO-RBF等3种预测算法实现经编机产能的预测,并采用RMSE(root me
【机 构】
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东华大学机械工程学院,中国纺织机械协会
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB0309800),东华大学青年教师科研启动基金资助项目(103-07-0053079)。
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针对经编机产能预测的高度非线性和不确定性,采用BP(back propagation)神经网络和RBF(radial basis function)神经网络对其进行求解。同时,针对BP神经网络的权值和阈值以及RBF网络隐节点中心向量值、基宽向量和连接权值难确定的问题,采用PSO(particle swarm optimization)算法和GA(genetic algorithm)对其优化求解,设计PSO-BP、GA-RBF和PSO-RBF等3种预测算法实现经编机产能的预测,并采用RMSE(root me
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