针对目前轴类校直机校直行程预测精度低、耗时长的问题，提出一种改进模糊神经网络结构。将模糊系统与神经网络相结合，在网络结构中设计承接层，能对校直行程历史数据进行反馈，增强网络数据处理能力；将影响校直行程的相关因素作为参考指标，把实时校直成功数据作为模型输入，校直行程作为模型输出。与传统预测方法进行比较，实验结果表明：改进模糊神经网络的实际值与预测值相对误差为1.65%,提高了校直行程预测精度和校直效率。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
