基于改进的BP神经网络胶铆接头的力学性能预测研究

• 作者: 刘文杰 邢彦锋 陆瑶
• 来源期刊: 农业装备与车辆工程
• 关键词: AA6111铝合金 胶铆接头 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 分类号: TG498.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3142.2021.03.003

摘要

利用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,并将改进的BP神经网络应用于胶铆接头力学性能预测中,建立了胶铆接头最大拉剪力预测模型.结果表明:GA-BP神经网络比BP神经网络的收敛时间长,但GA-BP网络预测相关系数更好,回归性能更好,具有更好的泛化能力.对训练好的神经网络预测模型进行验证,发现GA-BP神经网络预测的均值绝对误差为BP神经网络均值绝对误差的40％,GA-BP神经网络具备更好的预测性能.