《表5 验证实验结果：基于人工神经网络的纺粘非织造布孔径及其分布预测》

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《基于人工神经网络的纺粘非织造布孔径及其分布预测》

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实验中对3#模型的预测准确度进行验证。由于采用10折交叉验证法，建模时共产生10个BP神经网络，在MATLAB环境下运用“save net”指令对所有10个网络进行保存，在验证中通过“load net”指令启动对网络的调用，运用“sim”指令将表3中每个试样各自所对应的计量泵频率和网帘频率数值分别输入这10个网络，得到孔径和孔径变异系数各10个预测数值，求其平均值作为最终的预测值，与样品的实测值（运用数字图像法求取）进行比较，其结果如表5所示。由表5可知，BP神经网络模型对所有6个样品的孔径和孔径变异系数进行预测的绝对百分比误差均未超过5%，其中孔径预测的绝对百分比误差的平均值为2.35%，孔径变异系数预测的绝对百分比误差的平均值为2.79%，表明基于BP神经网络的预测模型具有很高的预测准确度，能够满足生产实践应用的要求。