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棉花性能指标对成纱质量的预测模型研究

高创  郁崇文  汪军  于伟东  
【摘要】:探讨基于遗传算法和主成分分析法与BP神经网络相结合的棉花性能指标对成纱质量的预测模型。分别采用单一BP神经网络(模型1)、主成分分析加BP神经网络(模型2)、主成分分析加遗传算法优化隐层节点数后的BP神经网络(模型3),依据实测原棉数据对成纱品质作预报,并以平均相对误差百分率指标最小为原则,对比了三种模型的优劣。结果表明:模型3的平均相对误差百分率值最小;主成分分析表面上在降维,但对神经网络来说仍是高维的计算,最优结果的隐层节点数均高于经验公式确定的隐层节点数,接近于13个原始变量数。认为:基于遗传算法和主成分分析法与BP神经网络相结合进行预报,能够使预测精度得到明显提高。

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