应用遗传算法优化支持向量回归机的喷气涡流纺纱线质量预测
期刊名称：
纺织学报
2016 年
第37卷 卷
第7期 期
摘要：
为探究熟条质量对喷气涡流纺纱线质量的影响,建立了遗传算法优化的支持向量回归机预测模型。模型的输入端参数为熟条的4项指标(条干CV值、回潮率、定量和定量不匀率),分别对19.7 tex和11.8 tex的涤纶/粘胶(67/33)喷气涡流纺纱线进行强力和条干CV值预测试验,同时建立了BP神经网络模型作对比试验。2种模型预测对比分析的结果表明:遗传算法优化的支持向量回归机模型的稳定性和精度要比BP神经网络模型高得多,更适用于描述熟条质量与喷气涡流纺纱线质量(单纱强力和纱线条干CV值)间的非线性关系。
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