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基于GRNN的棉纱条干均匀度预测研究
基于GRNN的棉纱条干均匀度预测研究
摘要：随着纺织工业的发展和人们对优质棉纱的需求增加，对棉纱条干均匀度预测的研究变得越来越重要。本论文以GRNN(GeneralizedRegressionNeuralNetwork)为预测模型，通过对棉纱条的干均匀度进行预测，旨在提高棉纱质量和纺织产业效益。首先，介绍了GRNN的原理和特点；然后，详细描述了数据收集和处理的过程；接下来，对模型进行训练和验证，并评估预测结果的准确性；最后，讨论了研究结果和未来工作。
关键词：GRNN，棉纱条，干均匀度，预测
1.引言
棉纱条是纺织工业中的重要原料之一，其质量的好坏直接影响着纺织品的质量。干均匀度是评估棉纱质量的重要指标之一，它反映了棉纱中纤维长度、直径、强度等物理属性的均匀性。因此，准确预测棉纱条的干均匀度对于提高棉纱质量和纺织产业效益具有重要意义。
2.GRNN模型概述
GRNN是一种基于神经网络的非参数回归模型，其优势在于可以从训练数据中直接学习不确定性和非线性关系。GRNN具有如下特点：(1)网络结构简单，仅包含一个隐藏层和一个输出层；(2)训练过程快速，只需要进行一次权值的计算；(3)对样本数量和输入维度不敏感，适用于小样本和高维度的数据；(4)对离群值鲁棒性强。
3.数据收集和处理
本研究收集了一批棉纱条的干均匀度数据作为训练集和测试集。将样本按照一定比例划分为训练集和测试集，并进行数据标准化处理。标准化可以消除不同特征之间的量纲差异，使数据更具可比性。
4.模型训练和验证
将标准化后的训练集输入GRNN模型进行训练，采用误差平方和作为目标函数，通过反向传播算法调整网络权值。训练完成后，使用测试集评估模型的预测性能。评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
5.结果与讨论
通过实验，我们得到了以下结论：(1)GRNN模型可以有效地预测棉纱条的干均匀度，预测结果与实际值较为接近；(2)预测模型的准确性受训练样本数量和数据质量的影响；(3)GRNN模型对离群值的适应性较好，能够减少异常值对预测结果的影响。
6.结论
本研究基于GRNN模型预测棉纱条的干均匀度，取得了一定的预测准确性。通过该预测模型，可以快速评估棉纱质量，为生产过程提供指导和优化方案。同时，该研究还有一些不足之处，例如数据样本的数量和质量有待改进，模型参数的选择需要更加细致的调整。未来，我们将进一步完善该预测模型并将其应用于棉纱生产实践中，以提高棉纱质量和企业效益。
参考文献：
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