基于神经网络集成的质量预测模型

摘要

为了建立起产品各设计参数与总体质量特性的关系,对产品质量进行预测控制、辅助新产品开发设计。利用粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,在确保单个BP网络模型具有较好泛化能力和函数拟合能力的基础上,构建基于FCM-启发式神经网络集成的质量预测模型。并以天线体7个质量设计参数与3个质量特性间关系预测为例,进行算法实现。仿真结果表明,本文所提模型具有较高的预测精度,可以较好反映设计变量与优化目标之间的关系。