《表1 试验设计及结果：基于遗传BP神经网络的内圆磨削ZTA陶瓷材料去除率预测》

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《基于遗传BP神经网络的内圆磨削ZTA陶瓷材料去除率预测》

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为了比较BP神经网络标准BP算法和L-M算法的训练仿真效果，将表1的试验数据作为训练样本，通过BP神经网络训练，仿真效果见图2，标准BP算法需要训练5 569次才能满足网络的精度要求，最大误差为19.04%，而L-M算法训练了9次就达到精度要求，具有很快的收敛速度，最大误差为-11.75%。仿真结果表明L-M算法比标准BP算法具有更快的收敛速度和更高的预测精度。