遗传算法优化BP神经网络的纺熔无纺布性能预测

摘要

为进一步提高BP神经网络在预测纺熔无纺布性能时的精确度,提出利用遗传算法对前期构建好3层结构的BP神经网络进行优化.使用MATLAB进行网络训练和预测,结果表明,当遗传算法优化后,将BP神经网络应用于产品性能预测的数据与实际数据进行对比,产品强力和耐静水压的绝对百分比误差在5％以内,优于BP神经网络的6％,预测精度更高,完全满足产品开发和生产需要.