BP神经网络局部最优缺陷的数控机床热稳健性建模研究
文档名：BP神经网络局部最优缺陷的数控机床热稳健性建模研究
摘要：针对BP神经网络热误差建模对网络初始值依赖度高、容易陷入局部最优解,导致预测模型灵敏度高而稳健性不足的问题,提出了利用鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgo-rithm,WOA)优化BP神经网络的权值阈值,在一定程度上解决了BP神经网络热误差建模对于网络初始值敏感度高、易陷入局部最优解的问题.以某台Vcenter-55型号三轴立式加工中心为例,进行热误差实验,利用模糊聚类与灰色关联度筛选出2个温度敏感点,再以其Z轴热误差为例建立WOA-BP神经网络预测模型.结果表明:该预测模型相较于BP模型,稳健性预测精度平均提高3.35μm,具有工程应用价值.
作者：周庆兵苗恩铭王文辉谭瑞林Author：ZHOUQingbingMIAOEnmingWANGWenhuiTANRuilin
作者单位：重庆理工大学机械工程学院,重庆400054
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(23)
分类号：TH161
关键词：BP神经网络鲸鱼优化算法热误差稳健性
Keywords：BPneuralnetworkwhaleoptimizationalgorithmthermalerrorrobustness
机标分类号：TG659TH161TP393.08
在线出版日期：2024年3月1日
基金项目：国家重点研发计划，重庆市技术创新与应用发展专项重点项目，重庆市技术创新与应用发展专项重点项目BP神经网络局部最优缺陷的数控机床热稳健性建模研究[
期刊论文]重庆理工大学学报--2023, 37(23)周庆兵苗恩铭王文辉谭瑞林针对BP神经网络热误差建模对网络初始值依赖度高、容易陷入局部最优解,导致预测模型灵敏度高而稳健性不足的问题,提出了利用鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgo-rithm,WOA)优化BP神经网络的权值阈值,在一定程度上解决...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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