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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：一种CPA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：选取测点信息作为训练集与测试集使用；用食肉植物优化算法优化BP神经网络；代入最优解训练BP神经网络；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；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CPA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，并带入食肉植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：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种CPA优化BP神经网络主轴热误差建模方法
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