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摘要
随着制造业的发展，能源需求日益增大，实现节能减排刻不容缓。针对印刷车间的能耗的复杂性，提出了利用MEA算法改进的BP神经网络模型作为解决能耗预测的办法。MEA算法利用算法解空间内多个子群体共同寻找最优值个体，采用“趋同”以及“异化”的有机结合，输出最优个体，解码得到网络的权值和阈值，建立了MEA-BP神经网络预测模型。可以有效地改善BP神经网络的收敛率和泛化能力，保证了权值和阈值的全局代表性。经模拟试验，实验证明了MEA-BP神经网络具有较好的预测精度，能够较好地运用在印刷车间能耗的预测方面。
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