热误差预测模型建模方法及基于霾-边缘-雾-云计算的智能热误差控制系统框架

摘要

本发明公开了一种热误差预测模型建模方法，包括如下步骤：1)对原始热误差数据进行预处理；2)确定SSA的基本参数；3)建立SRWNN神经网络；4)初始化麻雀种群，生成d维混沌向量；5)判断迭代次数t是否达到最大迭代次数tmax；6)形成的新的麻雀种群；7)计算每只麻雀个体的适应度，并标记出最优适应度的个体；8)判断计算是否停滞不前；9)执行边界控制，获得新的个体；将伯努利映射产生的混沌变量值映射到麻雀个体后，再将混沌干扰添加到每个个体；10)循环步骤3)至步骤7)，直至t≥tmax；11)以经过预处理的热误差数据训练SRWNN神经网络。本发明还公开了一种基于霾‑边缘‑雾‑云计算的智能热误差控制系统框架。