基于贝叶斯正则化BP神经网络的挤出温度预测模型

• 作者: 肖业兴 颜卫卫 马铁军
• 来源期刊: 橡胶工业
• 学科: 工学
• 关键词: 轮胎 胎面挤出 温度预测模型 人工智能 BP神经网络 贝叶斯正则化
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 工艺·装备
• 页码范围: 241-243
• 页数: 3页
• 分类号: TQ336.1+1|TQ330.6+4
• 字数: 2486字
• 语种: 中文

摘要

简要介绍贝叶斯正则化BP神经网络原理,并应用基于贝叶斯正则化训练方法的BP神经网络建立挤出温度预测模型.预测与试验结果对比表明,经过训练后的网络模型基本获取了实际挤出温度的函数形式,网络输出值与样本对应的挤出温度实际值几乎完全重合,表明该方法能达到较好的预测精度,同时具有使用简洁、快速等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马铁军	华南理工大学机械与汽车工程学院	59	276	8.0	12.0
5	肖业兴	华南理工大学机械与汽车工程学院	4	32	2.0	4.0
6	颜卫卫	华南理工大学机械与汽车工程学院	8	15	3.0	3.0