神经网络技术在织机生产状况预测中的应用

为提高织机生产效率,研究了基于优化神经网络的织机生产运转状况预测方法。针对bp网络模型的缺点,在反复实验的基础上对bp网络参数、算法进行改进,建立了织机生产运转状况预测模型,并与传统的bp神经网络预测方法进行比较。实验结果表明,利用改进的bp神经网络预测织机生产运转状况时,网络收敛速度快,预测精度高,优于传统的bp网络模型,能够取得较好的预测效果,从而准确设置织机生产参数,确保织机正常运转。