【摘 要】
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针对复杂纺纱过程中成纱断裂强度难以预测的问题,提出一种基于粒子群优化算法（PSO）优化BP神经网络的成纱断裂强度预测方法.该方法采用PSO优化神经网络的权值和阈值,用来提高神
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51175077）
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针对复杂纺纱过程中成纱断裂强度难以预测的问题,提出一种基于粒子群优化算法（PSO）优化BP神经网络的成纱断裂强度预测方法.该方法采用PSO优化神经网络的权值和阈值,用来提高神经网络的收敛速度和获得全局最优解的能力.以纺纱车间大量现场质量检测数据为对象,进行预测验证,结果表明,PSO-BP神经网络在预测相关性（预测值与实际值的一致性程度）上与传统BP算法相比提高5.0%,与GA-BP算法相比提高4.6%,在预测精度上均要好于BP神经网络与GABP神经网络.
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