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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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文献信息
篇名 棉花性能指标对成纱质量的预测模型研究
来源期刊 棉纺织技术 学科 工学
关键词 BP神经网络 主成分分析 遗传算法 棉花品质 成纱质量
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 研究探讨
研究方向 页码范围 18-22
页数 5页 分类号 TS101.9
字数 4778字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郁崇文 232 1522 20.0 26.0
2 于伟东 350 3048 28.0 36.0
3 汪军 140 733 14.0 20.0
4 高创 1 2 1.0 1.0
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BP神经网络
主成分分析
遗传算法
棉花品质
成纱质量
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棉纺织技术
月刊
1000-7415
61-1132/TS
大16开
西安市纺织城西街138号
52-43
1973
chi
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