基于MEA-NARX神经网络主轴热误差建模
版权信息:站内文章仅供学习与参考,如触及到您的版权信息,请与本站联系。
信息
资料大小
2.46 MB
文件类型
PDF
语言
简体中文
资料等级
☆☆☆☆☆
下载次数
简介
为了有效提高基于非线性时间序列的热误差预测模型精度,利用F统计检验确定模糊C均值聚类的聚类数目,结合不同量纲一化处理的灰色关联分析排序筛选出关键温度测点,建立基于NARX神经网络的热误差预测模型,通过设置输入延时阶数、输出延时阶数和隐含层神经元个数的范围,利用思维进化算法对输入、输出延时阶数和隐含层神经元个数进行寻优,与随机选取参数的NARX神经网络预测模型相比,模型预测精度提高了36.98%。相关论文
- 2020-09-21谷子播种机排种机构三维建模与快速成型研究
- 2020-11-30应用Bladegen的离心叶轮三维建模新方法
- 2020-10-17基于Pro/E渐开线圆柱齿轮参数化设计及模态分析
- 2020-07-23基于VS2005的Pro/Engineer参数化开发的界面设计
- 2020-10-06基于Pro/E标准直齿圆柱齿轮参数化实体设计
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。