应用四层BP神经网络的棉纱成纱质量预测

摘要

为进一步提高BP神经网络在纱线质量预测时的精度和训练速度,在传统单隐层的三层BP神经网络模型的基础上,提出具有双隐层的四层BP神经网络来进行棉纱成纱质量预测.构建纯棉纱的断裂强力模型和纱线条干CV值模型,并在每个模型下分别设计出1个三层BP神经网络和1个四层BP神经网络,最后利用MatLab进行训练和仿真,且为保证结果的可比较性,2种网络模型的训练参数设置和使用的数据均保持一致.结果表明:在纱线断裂强力模型下,四层网络相比于三层网络最大训练步数由740步减少到533步,相对平均误差由9.6％下降到7.5％;在纱线条干CV值模型下,四层网络相比于三层网络,最大训练步数由929步减少到604步,相对平均误差由10.2％下降到8.3％.