基于RBF神经网络的棉纤维成纱强力预测

由于多元线性回归模型对棉纤维的品质和成纱质量之间关系预测精度及适应性较差，提出采用径向基函数对BP神经网络进行改进，使用测得的棉纤维品质部分实验数据对网络进行训练，然后对成纱强力进行预测，得出采用改进后的RBF神经网络对纱线强力进行预测，克服了陷入局部极小和运算迭代量大的缺点，有效地提高学习速度，收敛速度加快，训练时间缩短，预测精度提高，能较好地预测纱线的强力。其成纱强力的预测结果比多元回归统计模型的结果更好。