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改进模糊神经网络的校直行程预测

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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.
Straightening stroke prediction based on the improved fuzzy neural network

陈明灯、郝建军、杨治刚、叶志雄、梁建

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重庆理工大学 机械工程学院,重庆 400054

校直机 校直行程预测 改进模糊神经网络 承接层

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.01.013

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(1)
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