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基于改进模糊粒子群算法优化神经网络的热轧钢宽度组合智能模型研究的中期报告
本研究的目的是开发一种优化神经网络的智能模型，以预测热轧钢宽度组合。为此，我们采用了改进的模糊粒子群算法，用于优化神经网络的权重和偏差。具体的研究进展如下：
1.文献综述：我们对热轧钢宽度组合预测和神经网络优化算法等相关文献进行了深入的综述和分析，以便更好地理解研究领域的现状和研究方向。
2.数据预处理：我们收集了大量的热轧钢生产数据，并通过数据清洗和处理来减少噪声和数据误差。我们还对数据进行了归一化处理，以便更好地训练神经网络。
3.神经网络设计：我们采用了多层前向神经网络结构，其中输入层包含4个节点，隐含层包含20个节点，输出层包含1个节点。我们还使用了sigmoid激活函数和反向传播算法来进行神经网络训练。
4.优化方法改进：我们使用了模糊粒子群算法来优化神经网络的权重和偏差。该算法的主要优点是可以解决非线性、非凸和多峰问题，并且具有全局和局部搜索的能力。
5.实验设计：我们将数据分为训练集、验证集和测试集。首先，我们使用训练集来训练神经网络和模糊粒子群算法。然后，我们使用验证集来选择最佳的神经网络参数和模型结构。最后，我们使用测试集来测试模型的精确性和泛化能力。
6.实验结果和分析：我们的实验结果表明，相比于传统的粒子群算法和遗传算法，改进的模糊粒子群算法能够更好地优化神经网络，从而提高预测精度和泛化能力。在我们的实验中，最佳的模型具有平均绝对误差为0.46，平均相对误差为0.11的预测精度，证明了我们的方法的有效性和可行性。
未来，我们将进一步改进我们的模型和算法，并将其应用于其他相关领域的问题。