探討基于遺傳算法優(yōu)化的花式捻線機轉(zhuǎn)速值預測模型。針對紡織廠花式捻線機生產(chǎn)中工藝參數(shù)轉(zhuǎn)換至羅拉和錠子轉(zhuǎn)速值的預測問題,采用了遺傳算法來優(yōu)化傳統(tǒng)以BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的預測模型,利用遺傳算法的全局尋優(yōu)特點對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和偏置進行優(yōu)化,再通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行羅拉和錠子轉(zhuǎn)速值的預測,改進了BP神經(jīng)網(wǎng)絡容易陷入局部極小值和收斂速度慢的問題。試驗數(shù)據(jù)表明:基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測數(shù)據(jù)精確、誤差小。認為:該預測模型可以滿足花式捻線機轉(zhuǎn)速值預測的需要。 

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【文章目錄】：
1 花式捻線機工藝分析
2 基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡
    2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
    2.2 遺傳算法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡
3 花式捻線機轉(zhuǎn)速值預測模型
    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構確定
    3.2 遺傳算法優(yōu)化
    3.3 花式捻線機轉(zhuǎn)速值預測
4 試驗及數(shù)據(jù)分析
5 結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進遺傳模擬退火算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的畸變校正研究[J]. 王嵐,李新華.  計算機測量與控制. 2019(05)
[2]基于遺傳算法優(yōu)化PID控制器參數(shù)的環(huán)境測試艙溫濕度控制[J]. 李樹江,趙晨,蘇錫輝,王向東.  南京理工大學學報. 2017(04)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的飛行訓練品質(zhì)評估[J]. 姚裕盛,徐開俊.  航空學報. 2017(S1)
[4]復合紗線結構對單紗強力利用率的影響與分析[J]. 黃偉,汪軍.  紡織學報. 2017(02)



本文編號：3682187