BP神经网络预测上浆率

上浆率是衡量浆纱质量的重要指标之一,在生产过程中受到多种工艺因素的影响,其中主要可控因素为浆液浓度、浆槽温度、浆纱机速度和压浆辊压力。为建立以上4个因素与上浆率之间对应关系的数学模型,保证准确预测上浆率,以纯棉精梳斜纹织物实际生产中的经验数据为训练样本,建立3层BP神经网络系统预测模型,采用LevenbergMarquardt算法,对网络进行反复训练,使其达到预设精度。应用该网络模型对上浆率进行预测,结果表明,预测上浆率与实际上浆率非常接近,可以满足实际生产要求。