基于遗传算法优化的BP神经网络对面料悬垂系数的预测及分析
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摘要：通过对面料悬垂系数的精确预测，实现面料悬垂性虚拟化的初步研究。回归分析等方法虽实现了部分悬垂指标的预测，但其存在预测准确性不高，部分指标无法计算的问题。为此，提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络（GA-BP神经网络）的新方法，从面料数据库中选取100块纯棉机织面料样本，其中训练样本80块，测试与验证集各10块，通过遗传算法优化神经网络的参数，采用相关性分析优化样本输入参数，以此提高模型的预测能力。（剩余14303字）