文档名：改进模糊神经网络的校直行程预测
摘要：针对目前轴类校直机校直行程预测精度低、耗时长的问题,提出一种改进模糊神经网络结构.将模糊系统与神经网络相结合,在网络结构中设计承接层,能对校直行程历史数据进行反馈,增强网络数据处理能力;将影响校直行程的相关因素作为参考指标,把实时校直成功数据作为模型输入,校直行程作为模型输出.与传统预测方法进行比较,实验结果表明:改进模糊神经网络的实际值与预测值相对误差为1.65％,提高了校直行程预测精度和校直效率.
作者：陈明灯 郝建军 杨治刚 叶志雄 梁建Author：CHENMingdeng HAOJianjun YANGZhigang YEZhixiong LIANGJian
作者单位：重庆理工大学机械工程学院,重庆400054
刊名：重庆理工大学学报 ISTICPKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(1)
分类号：TP273
关键词：校直机 校直行程预测 改进模糊神经网络 承接层
机标分类号：TP311.52TP183TP273
在线出版日期：2023年3月7日
基金项目：改进模糊神经网络的校直行程预测[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(1)陈明灯 郝建军 杨治刚 叶志雄 梁建针对目前轴类校直机校直行程预测精度低、耗时长的问题,提出一种改进模糊神经网络结构.将模糊系统与神经网络相结合,在网络结构中设计承接层,能对校直行程历史数据进行反馈,增强网络数据处理能力;将影响校直行程的相关因...参考文献和引证文献
参考文献
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