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基于GRA-GA-BP神经网络的家居服面料透气性能预测
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作者 王彬霞 王春红 +3 位作者 陈雅颂 周金香 殷兰君 杨道鹏 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期46-52,共7页
本文构建了一种改进BP神经网络模型来预测家居服面料的透气性能,能为家居服设计提供重要的参考。首先,采用灰色关联分析法(Grey Relation Analysis,GRA),选择与透气率关联度较大的因素作为研究对象。其次,采用遗传算法(GA)优化BP神经网... 本文构建了一种改进BP神经网络模型来预测家居服面料的透气性能,能为家居服设计提供重要的参考。首先,采用灰色关联分析法(Grey Relation Analysis,GRA),选择与透气率关联度较大的因素作为研究对象。其次,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络的结构参数,构建基于灰色关联分析的遗传算法优化BP(GRA-GA-BP)神经网络预测模型。选取58种面料成分不同、织物组织各异的家居服面料,其中42种为模型训练样本,16种为测试样本对建立的模型进行验证。实验结果表明,透气率实测值与预测值平均相对误差为8.39%;对透气率实测值与预测值进行相关性分析,拟合优度R^(2)为0.976。研究表明,该预测模型预测效果良好、预测精度高,在一定程度上可以精准预测家居服面料的透气率。 展开更多
关键词 织物 家居服 灰色关联分析 改进BP神经网络 透气性预测
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