为了避免因随机生成BP神经网络初始权值和阈值而带来的不确定性,以及得到更好的预测纱线条干CV值的精度和速度,借助免疫遗传算法对传统单一的BP神经网络进行权值和阈值的优化。免疫算法中特有的浓度调节机制有效地解决了遗传算法后期未成熟收敛的问题。利用Matlab构建单一的BP神经网络模型、遗传BP神经网络模型和免疫遗传BP神经网络模型进行纱线条干CV值的预测实验,通过仿真训练结果的对比分析可得出,免疫遗传算法优化的BP神经网络能够更准确、更快速、更稳定地完成纱线条干CV值的预测。
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