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基于ISSA-BP神经网络的纺纱生产工艺参数反演
被引量：
1
1
作者
刘颖
张守京
胡胜
《棉纺织技术》
CAS
2024年第4期1-7,共7页
针对传统的反演模型精度不高且传统BP神经网络有权值和阈值初值过于随机化、稳定性和准确性差等问题,提出了基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的BP神经网络纺纱生产工艺参数反演模型。利用灰色关联分析法提取出10个关键工艺参数,以其作为模型...
针对传统的反演模型精度不高且传统BP神经网络有权值和阈值初值过于随机化、稳定性和准确性差等问题,提出了基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的BP神经网络纺纱生产工艺参数反演模型。利用灰色关联分析法提取出10个关键工艺参数,以其作为模型输入;引入Chebyshev混沌映射、正余弦算法(SCA)和自适应权重因子对麻雀搜索算法(SSA)进行优化,并用ISSA优化BP神经网络,在此基础上构建纺纱生产工艺参数反演模型;利用ISSA对参数反演模型进行求解。以纤维属性和纺纱车间细纱工序为对象进行反演验证,试验结果表明:ISSA-BP预测值的MAPE、MSE、MAE、迭代次数、适应度值均优于SSA-BP模型;对反演优化后的工艺参数进行预测,预测的质量指标与期望质量指标的平均相对误差(MRE)为5.04%。认为:基于ISSA-BP神经网络的纺纱生产工艺参数反演精度较高,有助于工艺参数的合理设计。
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关键词
纺纱生产
工艺参数反演优化
纱线质量
麻雀搜索算法
神经网络
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职称材料
题名
基于ISSA-BP神经网络的纺纱生产工艺参数反演
被引量：
1
1
作者
刘颖
张守京
胡胜
机构
西安工程大学
出处
《棉纺织技术》
CAS
2024年第4期1-7,共7页
基金
西安市现代智能纺织装备重点实验室(2019220614SYS021CG043)。
文摘
针对传统的反演模型精度不高且传统BP神经网络有权值和阈值初值过于随机化、稳定性和准确性差等问题,提出了基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的BP神经网络纺纱生产工艺参数反演模型。利用灰色关联分析法提取出10个关键工艺参数,以其作为模型输入;引入Chebyshev混沌映射、正余弦算法(SCA)和自适应权重因子对麻雀搜索算法(SSA)进行优化,并用ISSA优化BP神经网络,在此基础上构建纺纱生产工艺参数反演模型;利用ISSA对参数反演模型进行求解。以纤维属性和纺纱车间细纱工序为对象进行反演验证,试验结果表明:ISSA-BP预测值的MAPE、MSE、MAE、迭代次数、适应度值均优于SSA-BP模型;对反演优化后的工艺参数进行预测,预测的质量指标与期望质量指标的平均相对误差(MRE)为5.04%。认为:基于ISSA-BP神经网络的纺纱生产工艺参数反演精度较高,有助于工艺参数的合理设计。
关键词
纺纱生产
工艺参数反演优化
纱线质量
麻雀搜索算法
神经网络
Keywords
spinning production
process parameter inversion optimization
yarn quality
sparrow search algorithm
neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TS111.9 [轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ISSA-BP神经网络的纺纱生产工艺参数反演
刘颖
张守京
胡胜
《棉纺织技术》
CAS
2024
1
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参考文献
引证文献
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