基于GRA-GA-BP神经网络的家居服面料透气性能预测 - 王彬霞; 王春红; 陈雅颂; 周金香; 殷兰君; 杨道鹏 (丝绸, 2024)
TS101.923.4; 本文构建了一种改进BP神经网络模型来预测家居服面料的透气性能,能为家居服设计提供重要的参考.首先,采用灰色关联分析法(Grey Relation Analysis,GRA),选择与透气率关联度较大的因素作为研究对象.其次,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络的结构参数,构建基于灰色关联分析的遗传算法优化BP(GRA-GA-BP)神经网络预测模型.选取58种面料成分不同、织物组织各异的家居服面料,其中42种为模型训练样本,16种为测试样本对建立的模型进行验证.实验结果表明,透气率实测值与预测值平均相对误差为8.39％;对透气率实测值与预测值进行相关性分析,拟合优度R2为0.976.研究表明,该预测模型预测效果良好、预测精度高,在一定程度上可以精准预测家居服面料的透气率.