《表4 预测结果Tab.4 Results of Forecasting》
对7个聚类组分别建立BP网络模型,并基于历史数据训练并设置:训练次数1000,训练精度e-7,学习速率0.05,隐层层数11。将待预测零件划分至与最佳聚类中心Cbest标准化欧式距离最近的聚类组,并选定该聚类组对应模型进行预测最终得到预测数据,不同方法预测结果,如表4所示。不同方法预测平均误差值,如表5所示。
图表编号 | XD0035751800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.04.08 |
作者 | 潘彩霞、陆宝春、张均利 |
绘制单位 | 南京理工大学机械工程学院、南京理工大学机械工程学院、南京理工大学机械工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |