《表5 不同方法预测平均误差值Tab.5 Average Error Values of Different Forecasting Methods》

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《DE＿kmeans预测液压缸零件工时定额》

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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。