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申请/专利权人：广东亿洋管业有限公司
摘要：本发明提出了一种复合软管寿命损耗预测方法，属于数据预测领域，包括：收集并量化影响复合软管使用寿命的关键特征因素，形成数据集并进行预处理；构建IHOA‑BP模型，通过改进的徒步旅行优化算法对标准BP神经网络的隐藏层权重和初始阈值进行寻优，得到最优参数后应用于标准BP神经网络预测模型；将特征因素数据集划分为训练集和测试集，训练集对改进型BP神经网络预测模型进行训练；将测试集输入训练好的改进型BP神经网络预测模型，直至达到最大迭代次数，输出预测的复合软管寿命损耗值；该方法通过优化BP神经网络预测模型，提高了复合软管使用寿命预测的准确性，为数据预测领域提供了一种新的解决方案，具有实际应用价值。
主权项：1.一种复合软管寿命损耗预测方法，其特征在于，包括影响复合软管使用寿命的关键特征因素数据集、改进型BP神经网络预测模型，具体步骤为：步骤一、收集影响复合软管使用寿命的关键特征因素，对每个所述关键特征因素进行量化处理，形成完整的特征因素数据集，对所述特征因素数据集预处理；步骤二、构建改进型BP神经网络预测模型IHOA-BP，所述IHOA-BP包括输入层、隐含层和输出层，具体为：采用改进的徒步旅行优化算法对标准BP神经网络预测模型的隐藏层权重β和初始阈值α寻优，将最优的隐藏层权重和最优的初始阈值用于标准BP神经网络预测模型得到改进型BP神经网络预测模型；步骤三、所述预处理的特征因素数据集划分为训练集和测试集，其中，训练集对改进型BP神经网络预测模型进行训练，所述测试集用于改进型BP神经网络预测模型对复合软管寿命损耗预测；步骤四、将测试集输入训练好的改进型BP神经网络预测模型，直至达到最大迭代次数，输出预测的复合软管寿命损耗值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东亿洋管业有限公司 一种复合软管寿命损耗预测方法
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