【摘 要】
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机床的生产加工过程中,会产生大量的碳排放,通过分析机床加工过程的碳排放相关量,预测碳排放值,从而达到降低碳排放的目的;将遗传算法对具有自适应性和函数逼近能力的小波神
【机 构】
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武汉科技大学机械自动化学院,武汉工程大学资源与土木工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51275365）, 国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2014AA041504）, 武汉科技大学资助项目（2015X2049）
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机床的生产加工过程中,会产生大量的碳排放,通过分析机床加工过程的碳排放相关量,预测碳排放值,从而达到降低碳排放的目的;将遗传算法对具有自适应性和函数逼近能力的小波神经网络的参数进行全局优化,来构建遗传小波神经网络模型,对机床加工过程的碳排放进行预测;并通过实验数据将遗传小波神经网络与传统小波神经网络的预测结果进行对比,结果显示,优化后的小波神经网络在机床碳排放的预测结果平均误差为0.48%,均方误差为20.5303,均优于传统神经网络,证实了在机床碳排放预测中遗传小波神经网络相对传统神经网络具有更高的逼近
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