基于LHS-SSA-BPNN的地下厂房支护优化方法

1

作者 陈雨婷 夏天倚 +3 位作者 徐云乾 包腾飞 程健悦 赵向宇 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期162-166,共5页

为解决传统地下厂房支护结构优化方法未考虑洞室交错的结构复杂性,以及统计回归模型难以定量地揭示支护参数与评价指标稳定性间复杂的映射关系、耗时长的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法(LHS),结合麻雀搜索算法(SSA)改进的反向... 为解决传统地下厂房支护结构优化方法未考虑洞室交错的结构复杂性,以及统计回归模型难以定量地揭示支护参数与评价指标稳定性间复杂的映射关系、耗时长的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法(LHS),结合麻雀搜索算法(SSA)改进的反向传播神经网络(BPNN)的地下厂房支护结构优化方法。该方法首先采用LHS构建样本方案,然后通过Python批量生成用于ABAQUS仿真分析的计算文件,接着将计算结果标准化成综合评价指标值作为学习样本,从锚杆长度和间距两个因素出发考虑支护参数对稳定性的影响,进一步利用SSA-BPNN构建支护参数与评价指标之间的非线性映射,最后用训练完成的SSA-BPNN模型在一定约束条件下的全局空间内搜索最优支护参数。实例分析表明,基于LHS-SSA-BPNN的支护结构优化方法能够准确搜索出最优支护参数,SSA-BPNN预测值与仿真分析结果的拟合度达96.16%,与BPNN相比性能明显提高,验证了该方法在复杂地质条件下地下厂房支护结构优化的优越性和合理性。 展开更多

关键词 地下厂房支护优化 拉丁超立方抽样 麻雀搜索算法 反向传播神经网络

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基于SSA-BPNN的锂离子电池SOH估算

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作者 张凯飞 张金龙 吕满平 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期278-285,318,共9页

锂离子电池已被广泛应用于储能系统与电动汽车中,精确地估算锂离子电池健康状态SOH(state-of-health)是保证系统安全可靠运行的必要条件。从容量的角度分析SOH,在恒流-恒压CC-CV(constant current-constant voltage)充电电压和温度曲线... 锂离子电池已被广泛应用于储能系统与电动汽车中,精确地估算锂离子电池健康状态SOH(state-of-health)是保证系统安全可靠运行的必要条件。从容量的角度分析SOH,在恒流-恒压CC-CV(constant current-constant voltage)充电电压和温度曲线中提取了7个健康特征HI(health indicator)作为输入,基于数据驱动法提出了麻雀搜索算法-反向传播神经网络SSA-BPNN(sparrow search algorithm-back propagation neural network)的锂离子电池SOH估算方法,并应用数据增强进一步提高模型的鲁棒性,最终在NASA锂离子电池随机使用数据集上进行验证。通过与未采取数据增强的传统BP神经网络相比,获得SOH估算精度有明显提升,测试集SOH估算的最大绝对误差和均方根误差分别小于3%和1.32%,实验结果表明该方法兼顾误差小,收敛快,全局搜索能力且能够适应电池老化差异特性。 展开更多

关键词 锂离子电池 健康状态估算 数据驱动 ssa-bpnn 数据增强

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小样本条件下车削加工工艺碳排放多目标预测研究 被引量：1

3

作者 杨历夏 王宇钢 +2 位作者 唐祎晖 张阴硕 穆俊珍 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期73-79,共7页

针对低碳耗的车削加工工艺数据采集困难以及因数据样本不足造成预测精度不高的问题,提出一种小样本条件下的车削加工工艺碳排放多目标预测方法。通过中心复合实验设计确定样本数量,在保留工艺有效信息的同时减少所需实验数据。基于反向... 针对低碳耗的车削加工工艺数据采集困难以及因数据样本不足造成预测精度不高的问题,提出一种小样本条件下的车削加工工艺碳排放多目标预测方法。通过中心复合实验设计确定样本数量,在保留工艺有效信息的同时减少所需实验数据。基于反向传播神经网络构建以碳排放和加工时间为目标的预测模型,并通过改进麻雀搜索算法对反向传播神经网络的参数寻优,最终得到加工工艺多目标预测模型。最后,通过加工实验验证在小样本条件下该方法的有效性。结果表明:基于ASSA-BP的模型能以较高精度预测车削加工工艺的碳排放量和加工时间;与传统BP神经网络方法相比,文中方法的碳排放量和加工时间的预测精度均得到有效提升。 展开更多

关键词 小样本条件 车削加工工艺 碳排放多目标预测 反向传播神经网络 改进麻雀搜索算法

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牛舍甲烷浓度时序预测模型研究

4

作者 王耀东 燕振刚 +1 位作者 宋伟涛 杨发发 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期234-244,共11页

甲烷浓度对牛生长发育影响较大,对牛舍甲烷浓度进行预测可以为牛舍环境精准控制提供科学参考。构建了基于门控循环神经网络、改进麻雀搜索算法(ISSA)和反向传播算法(BP)相结合的牛舍甲烷预测模型。首先利用门控循环单元(GRU)模型提取牛... 甲烷浓度对牛生长发育影响较大,对牛舍甲烷浓度进行预测可以为牛舍环境精准控制提供科学参考。构建了基于门控循环神经网络、改进麻雀搜索算法(ISSA)和反向传播算法(BP)相结合的牛舍甲烷预测模型。首先利用门控循环单元(GRU)模型提取牛舍环境数据中的非线性特征,随后通过ISSA对GRU模型的超参数进行优化,得到最优GRU模型,从而提升模型对非线性特征的拟合能力,最后采用BP模型对经过ISSA-GRU模型优化后的预测残差特征进行进一步拟合,提升模型预测精度。利用2024年4月29日至6月30日在试验牛舍采集的数据进行训练和测试,结果表明:该模型能够有效拟合牛舍多环境参数。与BP、GRU、GRU-BP、SSA-GRU、ISSA-GRU、ISSA-GRU-ARIMA等模型相比,本文提出的ISSA-GRU-BP模型具有较高的预测精度,其R2、RMSE和MAPE分别为0.934、0.899×10-6和9.638%。 展开更多

关键词 牛舍 甲烷浓度预测 门控循环神经网络 改进麻雀搜索算法 反向传播算法 残差

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改进SSA优化BPNN的煤体瓦斯渗透率预测模型

5

作者 汪伟 崔欣超 +3 位作者 祁云 李绪萍 王璜瑞 齐庆杰 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第2期137-143,共7页

为更加精确地预测煤体瓦斯渗透率,进而保障煤矿安全生产,构建基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化反向传播神经网络(BPNN)的煤体瓦斯渗透率预测模型。首先,通过引入Sine混沌映射和高斯变异改进麻雀搜索算法(SSA),以增强其全局搜索能力和局... 为更加精确地预测煤体瓦斯渗透率,进而保障煤矿安全生产,构建基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化反向传播神经网络(BPNN)的煤体瓦斯渗透率预测模型。首先,通过引入Sine混沌映射和高斯变异改进麻雀搜索算法(SSA),以增强其全局搜索能力和局部寻优精度,从而优化BPNN的权值和阈值配置;然后,通过皮尔逊相关系数矩阵和核主成分分析(KPCA)处理瓦斯渗透率影响因素的数据,以提高模型的计算效率和准确性,并以累积方差达88.59%的3个主成分提取为模型输入,渗透率作为输出进行试验;最后,将该模型应用于山西某煤矿进行实例验证。结果表明:ISSA-BPNN在平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和决定系数R^(2)等4个指标上优于粒子群算法(PSO)优化BPNN、PSO优化支持向量机(PSO-SVM)、PSO优化最小二乘支持向量机(LSSVM)及SSA优化BPNN(SSA-BPNN)模型,且相较于其他模型在测试样本中的平均绝对误差(MAE)分别降低0.0327、0.022、0.0179、0.0182;MAPE分别降低5.15%、3.14%、2.76%、2.36%;RMSE分别降低0.0316、0.0279、0.0188、0.0222;R^(2)分别提高0.0775、0.0658、0.0401、0.0493;实例验证表明模型可靠性和稳定性较高。 展开更多

关键词 改进麻雀搜索算法(ISSA) 反向传播神经网络(BPNN) 煤体瓦斯 渗透率 预测模型

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基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型 被引量：19

6

作者 张然 潘芷涵 +1 位作者 尹毅峰 蔡增玉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第11期117-124,共8页

针对目前网络安全态势评估模型准确性和收敛性有待提高的问题,提出一种基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型。该模型利用模拟退火算法(SAA)可以一定概率接受劣解并有大概率跳出局部极值达到全局最优解的特性来优化麻雀搜索算法,利... 针对目前网络安全态势评估模型准确性和收敛性有待提高的问题,提出一种基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型。该模型利用模拟退火算法(SAA)可以一定概率接受劣解并有大概率跳出局部极值达到全局最优解的特性来优化麻雀搜索算法,利用优化后的麻雀搜索算法(SSA)具有良好稳定性和收敛速度快且不易陷入局部最优的特点对BP神经网络(BPNN)进行改进,找到最佳适应度个体并获取最优权值和阈值,将其作为初始值赋给BP神经网络,将预处理后的指标数据输入改进后的BP神经网络模型对其进行训练,利用训练好的模型对网络系统所遭受威胁的程度进行评估。对比实验结果表明,该评估模型比其他基于改进BP神经网络的态势评估模型准确性更高,收敛速度更快。 展开更多

关键词 网络安全 态势评估 BP神经网络 模拟退火算法 麻雀搜索算法

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基于改进麻雀搜索算法优化BPNN的电阻点焊质量预测 被引量：6

7

作者 罗震 董建伟 胡建明 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期445-451,共7页

电阻点焊技术由于具有高效、自动化程度高等焊接特点,被广泛应用于汽车、航空航天和公共交通等制造领域,由于焊点在封闭状态下进行,焊接过程存在诸多影响因素且无法直接检测,因此,准确预测电阻点焊质量是生产过程中必不可少的环节.本文... 电阻点焊技术由于具有高效、自动化程度高等焊接特点,被广泛应用于汽车、航空航天和公共交通等制造领域,由于焊点在封闭状态下进行,焊接过程存在诸多影响因素且无法直接检测,因此,准确预测电阻点焊质量是生产过程中必不可少的环节.本文以2219/5A06铝合金为研究对象,在3种不同的装配条件(包括间隙和间距)下进行电阻点焊工艺信号的分析,并进行人工智能建模.为了提高电阻点焊质量评价的性能和效率,本文采用Logistic-Tent(LT)复合映射改进麻雀搜索算法(SSA)对反向传播神经网络(LT-SSA-BPNN)模型进行优化,模型的输入和输出分别为多信号融合后的变量和熔核直径.实验结果表明,与传统的标准反向传播神经网络(BPNN)模型相比,经过LT-SSA-BP模型优化后,预测结果的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别降低了36.17%、17.55%和51.75%.同时,LT-SSA-BP神经网络在添加了不同间隙和间距条件作为训练集后,其预测稳定性明显提高,可以成功预测电阻点焊质量. 展开更多

关键词 电阻点焊 质量预测 麻雀搜索算法 反向传播神经网络模型

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石英振梁加速度计温度自补偿方法 被引量：1

8

作者 毛志成 张晗 +2 位作者 杨泽宇 林盛受 梁金星 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第7期19-24,共6页

石英振梁加速度计在温变环境中存在输出漂移,文中采用一种新型软件补偿方法抑制温度漂移。该方法利用石英振梁自身谐振频率表征参考温度,并建立温度补偿模型。较于以温度传感器输出作为参考温度,该方法没有测温误差。在补偿算法上,提出... 石英振梁加速度计在温变环境中存在输出漂移,文中采用一种新型软件补偿方法抑制温度漂移。该方法利用石英振梁自身谐振频率表征参考温度,并建立温度补偿模型。较于以温度传感器输出作为参考温度,该方法没有测温误差。在补偿算法上,提出一种基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的温度补偿模型,能够克服BP神经网络易陷入局部最优的问题和提升补偿准确性。通过多次温度实验进行建模,对比补偿前后的输出值,零偏稳定性从392.8μg下降至65.5μg,证明该补偿方法的有效性。 展开更多

关键词 石英振梁加速度计 温度补偿 麻雀搜索算法 BP神经网络

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基于BP-SSA神经网络模型的中框塑件翘曲变形优化 被引量：4

9

作者 杨明 侯健超 +3 位作者 刘巨保 姚建锋 王帅 廉成林 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期97-104,共8页

为减小挂壁风机中框在注塑成型中的翘曲变形,运用Moldflow软件对中框进行仿真,以模具温度、熔体温度、注射时间、冷却时间、保压时间和保压压力6个工艺参数进行正交试验设计,基于试验结果建立工艺参数与翘曲变形量之间的反向传播(BP)神... 为减小挂壁风机中框在注塑成型中的翘曲变形,运用Moldflow软件对中框进行仿真,以模具温度、熔体温度、注射时间、冷却时间、保压时间和保压压力6个工艺参数进行正交试验设计,基于试验结果建立工艺参数与翘曲变形量之间的反向传播(BP)神经网络模型,利用麻雀搜索算法(SSA)对模型进行全局参数寻优。结果表明,当模具温度为80℃、熔体温度为250℃、保压压力为82 MPa、保压时间为20 s、注射时间为3 s、冷却时间为26.25 s时翘曲变形量最小,预测翘曲变形量为2.483 mm。利用Moldflow软件对寻优得到的工艺参数进行验证,结果显示仿真计算的翘曲变形量为2.449 mm,与优化算法结果误差为1.3%,并将寻优获得的参数进行试模验证,试模翘曲结果与优化算法结果误差为2.6%,证明了优化算法的准确性,且注塑件外观无飞边缩痕等缺陷,装配效果符合预期要求。研究结果表明BP神经网络结合麻雀搜索算法优化工艺参数的技术方法具有可行性。 展开更多

关键词 注塑成型 翘曲变形量 模流分析 参数优化 反向传播神经网络 麻雀搜索算法

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基于SSA-BP的离港航班滑出时间预测 被引量：13

10

作者 黄龙杨 夏正洪 贾鑫磊 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第16期6607-6612,共6页

针对传统反向传播(back propagation,BP)神经网络在离港航班滑出时间预测时存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性不好等缺点,提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值的方法。首... 针对传统反向传播(back propagation,BP)神经网络在离港航班滑出时间预测时存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性不好等缺点,提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值的方法。首先分析了离港航班滑出时间的可量化影响因素及相关性,然后构建了基于SSA-BP的离港航班滑出时间预测模型,并采用中国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对预测模型进行了验证。结果表明:离港航班滑出时间与同时段滑行的离港航班数量强相关,与同时段滑行的进港航班数量、同时段推出的离港航班数量、平均滑出时间中度相关,与滑行距离和转弯个数弱相关;基于SSA优化后的BP神经网络预测结果误差在±60 s内的准确率提升了20%,误差±180 s内的准确率提升了12%,误差±300 s内的准确率提升了7%。;预测结果的平均绝对误差百分比提升了2.61%,平均绝对误差减少了11.73 s,均方根误差减少了61.03 s。研究成果为提升大型枢纽机场场面运行效率提供了思路。 展开更多

关键词 滑出时间 反向传播(BP)神经网络 麻雀搜索算法(SSA) 机场场面运行效率

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基于CEEMDAN多尺度模糊熵和SSA-BP神经网络的VP型垂直摆倾斜仪故障辨识 被引量：3

11

作者 庞聪 马武刚 +3 位作者 李查玮 江勇 王磊 廖成旺 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第35期15612-15616,共5页

针对现有倾斜仪故障记录的甄别与分类主要依靠人工经验,诊断过程烦琐及诊断精度不高的问题,充分利用信号分解技术的特征升维与机器学习模型的快速自动分类等优势,提出一种结合自适应噪声完备集成经验模态分解多尺度模糊熵和麻雀搜索算法... 针对现有倾斜仪故障记录的甄别与分类主要依靠人工经验,诊断过程烦琐及诊断精度不高的问题,充分利用信号分解技术的特征升维与机器学习模型的快速自动分类等优势,提出一种结合自适应噪声完备集成经验模态分解多尺度模糊熵和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)的VP型宽频带垂直摆倾斜仪故障自动诊断方法。该方法首先将故障数据归一化,利用自适应噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)信号得到本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的多尺度模糊熵,然后基于SSA优化BPNN的权值与阈值,得到最佳权值和阈值,最后应用SSA-BPNN模型对倾斜仪故障特征数据进行辨识。实验表明:CEEMDAN多尺度模糊熵判据具有良好的倾斜仪故障特征区分效果;SSA-BP神经网络模型在准确率和召回率上,相比BP模型分别提高4.7581、6.3216个百分点,辨识过程更稳健,弥补了VP型倾斜仪在故障智能识别领域的空白。 展开更多

关键词 倾斜仪故障识别 自适应噪声完备集成经验模态分解 麻雀搜索算法 反向传播神经网络 多尺度模糊熵

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融合心电特征提取的矿工疲劳状态识别 被引量：1

12

作者 卢才武 丁宇 +2 位作者 江松 远洋 王洛锋 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期4065-4073,共9页

疲劳引起的人为失误是事故的主要原因。为准确识别矿工疲劳状态,降低作业风险,利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络,构建疲劳识别模型。首先,通过模拟日常作业进行疲劳诱发试验,... 疲劳引起的人为失误是事故的主要原因。为准确识别矿工疲劳状态,降低作业风险,利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络,构建疲劳识别模型。首先,通过模拟日常作业进行疲劳诱发试验,将OpenBCI Cyton开发套板作为心电信号的采集装置;其次,借助MATLAB对所采集心电信号(Electrocardiogram,ECG)数据进行预处理,基于疲劳等级形成初始样本数据集;进而利用Pan-Tompkins算法进行特征提取;最后,针对特征间皮尔逊相关系数进行假设检验,从而获得优选指标并用于模型训练,经疲劳识别模型得出结果。结果表明,与传统BP神经网络、支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络相比,模型准确率分别提高6.25百分点、22.92百分点、2.78百分点,从而为企业作业人员休息制度的制定及完善提供了理论依据。研究结果对于相关便携式精神状态监测硬件研发具有参考价值。 展开更多

关键词 安全社会工程 心电信号(ECG) Pan-Tompkins算法 麻雀搜索算法反向传播(SSA BP)神经网络 疲劳识别

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基于PCC-ISSA-BP燃料电池剩余寿命预测 被引量：2

13

作者 方娜 肖威 邓心 《电子测量技术》 北大核心 2023年第24期77-83,共7页

在质子交换膜燃料电池(PEMFC)寿命预测中,针对燃料电池中的特征对其寿命的影响程度未知问题,使预测燃料电池的剩余寿命问题变得相对复杂,为了更加准确的预测燃料电池的剩余使用寿命。本文首先通过小波分析对原始堆栈电压进行去噪处理,... 在质子交换膜燃料电池(PEMFC)寿命预测中,针对燃料电池中的特征对其寿命的影响程度未知问题,使预测燃料电池的剩余寿命问题变得相对复杂,为了更加准确的预测燃料电池的剩余使用寿命。本文首先通过小波分析对原始堆栈电压进行去噪处理,滤除噪声数据,利用皮尔逊相关系数(PCC)对影响因素进行降维,提取关键影响因素,简化模型结构;然后利用改进的麻雀优化算法(ISSA)优化BP神经网络,找到网络最优的权值和阈值,并建立ISSABP模型;最后将处理好的数据输入ISSA-BP模型,实现PEMFC的剩余寿命预测。实验结果表明,PCC-ISSA-BP的平均绝对误差百分比、平均绝对误差、均方根误差分别为0.125%、0.00397、0.00568,优于其它模型,能够更有效地预测燃料电池的剩余寿命。 展开更多

关键词 燃料电池 小波分析 皮尔逊相关系数 BP神经网络 改进麻雀优化算法

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融合物联网多环境参数的茎干水分SSA-BP预测模型 被引量：8

14

作者 许泽海 赵燕东 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第16期150-159,共10页

作为一种典型的生理水分参数,茎干水分与活立木内部水分平衡的维持、光合固碳及细胞代谢等的正常运转有紧密联系,对不同环境参数协同作用下的茎干水分较准确预测是必不可少的。为实现对生长季茎干水分变化特征及其影响因素进行解析,并... 作为一种典型的生理水分参数,茎干水分与活立木内部水分平衡的维持、光合固碳及细胞代谢等的正常运转有紧密联系,对不同环境参数协同作用下的茎干水分较准确预测是必不可少的。为实现对生长季茎干水分变化特征及其影响因素进行解析,并构建茎干水分预测模型,该研究以常见绿化树种五角枫(Acer pictum subsp.Mono)为研究对象,搭建五角枫物联网生态信息监测系统,实现五角枫茎干水分和各环境参数的实时采集与在线显示,其中茎干水分变化情况由自主设计的基于驻波率原理的茎干水分传感器实时且无损获取。在此基础上,提出麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络即SSA-BP茎干水分预测模型,计算模型的决定系数(coefficient of determination,R^(2))、均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute Error,MAE)以评估其预测性能,与传统的BP模型及遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP即GA-BP模型的预测性能进行对比。结果表明:1)搭建的物联网生态信息监测系统可有效获取茎干水分及各环境参数;萌芽期和落叶期,茎干水分呈“昼升夜降”的变化趋势,生长期,茎干水分呈“昼降夜升”的变化趋势;2)SSA-BP模型的预测性能要优于GA-BP模型和BP模型,SSA-BP模型的R2为0.896~0.987,RMSE为0.314~12.971 mV,MAE为0.232~5.030 mV。该研究提出一种可行的茎干水分采集和预测方法,可为揭示植物茎干内部水分运移规律及其环境适应机制提供借鉴。 展开更多

关键词 模型 水分 茎干 麻雀搜索算法 BP神经网络 环境参数

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基于SSA-BP的电主轴热误差优化建模 被引量：6

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作者 尹晓珊 钟建琳 +1 位作者 问梦飞 王增新 《机床与液压》 北大核心 2023年第12期19-23,38,共6页

为解决某加工中心电主轴的热误差补偿问题,建立预测精度高、鲁棒性强的热误差补偿模型。搭建实验台,利用美国雄狮回转误差分析仪采集电主轴的温度场和热误差数据。介绍麻雀搜索算法(SSA)原理、具体优化流程。采用SSA优化BP神经网络的权... 为解决某加工中心电主轴的热误差补偿问题,建立预测精度高、鲁棒性强的热误差补偿模型。搭建实验台,利用美国雄狮回转误差分析仪采集电主轴的温度场和热误差数据。介绍麻雀搜索算法(SSA)原理、具体优化流程。采用SSA优化BP神经网络的权值和阈值,建立SSA-BP神经网络预测模型。与之前建立的BP神经网络预测模型相比,优化后预测效果更优,为电主轴热误差建模提供新的思路。 展开更多

关键词 热误差补偿 麻雀搜索算法 BP神经网络

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