摘要: 针对目前轴类校直机校直行程预测精度低、耗时长的问题,提出一种改进模糊神经
网络结构。将模糊系统与神经网络相结合,在网络结构中设计承接层,能对校直行程历史数据
进行反馈,增强网络数据处理能力;将影响校直行程的相关因素作为参考指标,把实时校直成功
数据作为模型输入,校直行程作为模型输出。与传统预测方法进行比较,实验结果表明:改进模
糊神经网络的实际值与预测值相对误差为 1.65%,提高了校直行程预测精度和校直效率。
中图分类号:
陈明灯, 郝建军, 杨治刚. 改进模糊神经网络的校直行程预测[J]. 重庆理工大学学报(自然科学), 2023, 37(1): 111-119.