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一种HPO优化BP神经网络主轴热误差建模方法 

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申请/专利权人:哈尔滨理工大学

摘要:一种HPO优化BP神经网络主轴热误差建模方法,属于高速电主轴热误差预测分析技术领域。用于解决高速电主轴热误差预测时,BP神经网络存在收敛速度缓慢、对初始权重和偏置敏感、需要大量训练数据、容易出现过拟合等问题,包括以下步骤:S2.选取测点信息作为训练集与测试集使用;S6.用猎人捕猎优化算法优化BP神经网络;S7.代入最优解训练BP神经网络;S8.将BP神经网络模型的预测结果与真实值之间的误差、精度、决定系数、平均绝对误差与均方根误差作为预测评价指标;S9.通过计算预测结果与真实值之间的预测评价指标,来评估优化后的BP神经网络模型的性能和预测准确度。本发明热误差预测精度高;本发明拥有更好的鲁棒性。

主权项:1.一种HPO优化BP神经网络主轴热误差建模方法,其特征在于:包括以下步骤:S1.搭建实验平台,布置温度测点与位移测点;S2.对S1获取的数据进行分析,选取关键测点信息作为训练集与测试集使用;S3.初始化输入层与隐含层、隐含层与输出层之间的权值,隐含层、输出层内置的阈值;S4.向BP神经网络输入训练集数据;S5.由BP神经网络带入训练集,运算输出后获取实际输出与期望输出的误差MSE,并与代价函数Ei对比,若MSE<Ei则对测试集进行预测,若MSE>Ei则启动反向传播过程,并带入猎人猎物优化算法对权值与阈值修正,获取最优初始化权值与阈值;S6.代入最优解训练BP神经网络;S7.将BP神经网络模型的预测结果与真实值之间的误差、精度、决定系数、平均绝对误差与均方根误差作为预测评价指标;S8.通过计算预测结果与真实值之间的预测评价指标,来评估优化后的BP神经网络模型的性能和预测准确度。

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权利要求:

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