神经网络技术在织机生产状况预测中的应用

• 作者: 冯秀彦 刘旭宁 宋宏伟 张丽娟 杨昊
• 来源期刊: 河北科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 织机生产状况 改进 预测
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 机械、电子与计算机
• 页码范围: 273-276
• 分类号: TP315
• 字数: 3939字
• 语种: 中文

摘要

为提高织机生产效率,研究了基于优化神经网络的织机生产运转状况预测方法.针对BP网络模型的缺点,在反复实验的基础上对BP网络参数、算法进行改进,建立了织机生产运转状况预测模型,并与传统的BP神经网络预测方法进行比较.实验结果表明,利用改进的BP神经网络预测织机生产运转状况时,网络收敛速度快,预测精度高,优于传统的BP网络模型,能够取得较好的预测效果,从而准确设置织机生产参数,确保织机正常运转.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋宏伟	石家庄学院计算机系	24	65	4.0	7.0
2	张丽娟	石家庄学院计算机系	7	7	2.0	2.0
3	冯秀彦	石家庄职业技术学院信息工程系	30	62	4.0	7.0
4	刘旭宁	石家庄学院计算机系	8	27	3.0	5.0
5	杨昊	南京师范大学计算机科学与技术学院	9	6	2.0	2.0