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基于径向基函数神经网络的挤出温度预测模型
基于径向基函数神经网络的挤出温度预测模型
摘要：挤出温度是塑料挤出过程中的重要参数之一，对挤出产品的质量和生产效率具有重要影响。为了提高挤出温度的预测精度，本文提出了一种基于径向基函数神经网络的挤出温度预测模型。该模型利用挤出过程中的相关参数作为输入，通过训练神经网络来实现挤出温度的准确预测。在实验中，我们采集了一批挤出温度数据，并将其划分为训练集和测试集。实验结果表明，所提出的模型在挤出温度预测方面具有较高的准确性和稳定性，可以为塑料挤出过程提供重要的参考。
关键词：径向基函数神经网络；挤出温度；预测模型；准确性；稳定性
1.引言
挤出技术是一种常用的塑料加工方法，广泛应用于塑料制品的生产。在挤出过程中，挤出温度是一个关键参数，对挤出产品的质量和生产效率有着重要影响。传统的挤出温度预测方法主要基于经验公式或传热模型，这些方法依赖于经验数据的积累和总结，预测精度较低，难以适应多变的生产环境。因此，研发一种高精度的挤出温度预测模型具有重要意义。
神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的数学模型，具有学习和适应能力。径向基函数神经网络(RBFNN)是一种常用的神经网络模型，其特点是具有快速收敛和较高的拟合能力。本文将RBFNN应用于挤出温度预测领域，以提高预测精度。
2.模型构建
2.1数据采集与预处理
从挤出机器中采集挤出温度数据，并同时记录挤出过程的相关参数。将采集到的数据划分为训练集和测试集，其中训练集用于建立预测模型，测试集用于评估模型的预测性能。
对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和数据标准化等步骤。清洗数据可去除异常值和噪声数据，缺失值处理可通过插补或删除等方法进行，数据标准化可将数据映射到统一的尺度范围，提高模型的训练效果。
2.2模型结构设计
RBFNN由输入层、隐含层和输出层组成。输入层接收挤出过程的相关参数作为输入，隐含层是RBF函数组成的网格，输出层输出挤出温度的预测结果。
2.3网络训练与优化
采用误差反向传播算法对RBFNN进行训练，通过不断调整权值和阈值，使得模型的输出接近于实际挤出温度。
为了提高模型的预测精度和泛化能力，可以采用交叉验证或正则化等技术进行优化。交叉验证可避免过拟合问题，正则化可防止模型出现过度复杂的情况。
3.实验与结果分析
本文基于实际采集的挤出温度数据，对所提出的模型进行实验验证。实验结果表明，该模型能够较为准确地预测挤出温度，预测误差较小。
4.模型优化与应用展望
为了进一步提高挤出温度预测模型的精度和稳定性，可以考虑以下优化方法：
4.1数据增强：增加挤出过程的相关参数和数据量，提供更多的训练样本，以改善模型的泛化能力。
4.2网络结构优化：调整RBFNN的网络结构，增加隐含层的节点数或层数，以适应更复杂的挤出温度预测问题。
4.3物理模型辅助：将传热模型等物理模型与神经网络模型结合，进一步提高预测精度和稳定性。
展望未来，挤出温度预测模型在塑料挤出过程中有着广阔的应用前景。通过不断完善和优化模型，可以为挤出过程的控制和优化提供更可靠的参考，并为塑料制品的生产提高质量和效率提供支持。
参考文献：
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