基于人工神经网络的纺粘非织造布孔径及其分布预测

为有效预测纺粘非织造布的孔径及其分布,通过改变计量泵频率和网帘频率制备了30种聚丙烯纺粘非织造布,运用数字图像处理技术测取样品的孔径。以计量泵频率和网帘频率为输入,并通过改变隐含层神经元个数建立了7个BP神经网络模型,对孔径和孔径变异系数进行预测。结果表明,7个模型预测的平均绝对百分比误差均小于5%,其中神经元个数为5的模型的预测精度最高。验证实验的结果进一步印证了BP神经网络模型具有很高的预测准确度。此外BP神经网络模型预测的效果优于多元线性回归模型。