基于烟花算法改进BP神经网络的纺纱质量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于烟花算法改进BP神经网络的纺纱质量预测方法，将烟花算法引入到BP神经网络中，利用烟花算法的寻优机理对BP神经网络模型的网络权重和阈值进行优化，选取输入输出指标，构建了基于FWA‑BP的纺纱质量预测模型，利用经过标准化处理的数据集对步骤2中建立的基于FWA‑BP的纺纱质量预测模型进行学习和训练，最终完成对纺纱质量的预测。本发明解决了因纺纱系统中影响纱线质量因素众多且相互之间耦合而导致的纺纱质量难以精准预测的问题，并且能够有效地建立纤维指标与成纱质量间的函数映射关系，实现对纺纱生产中的纱线质量的预测，有利于提高纺纱车间质量管理的水平。