【摘 要】
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为了满足管材滚切高质量的要求,本文利用遗传算法优化BP神经网络模型,实现对管材切口质量的预测。通过数值模拟得到管材滚切预测网络模型的输入输出样本数据,以此数据在GA-BP
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为了满足管材滚切高质量的要求,本文利用遗传算法优化BP神经网络模型,实现对管材切口质量的预测。通过数值模拟得到管材滚切预测网络模型的输入输出样本数据,以此数据在GA-BP神经网络模型上进行仿真最终得到管材滚切预测的GA-BP网络模型。通过一系列的实践应用,得知GA-BP算法模型具备良好的预测精度及其稳定性。以建立的管材滚切预测的GA-BP网络模型,在MATLAB的GUI环境中建立了管材滚切过程中所需的工艺参数直接从界面输入,通过所建模型的预测,输出结果直接从界面上读取,实现了管材滚切预测模式的人机交互。
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