经遗传算法优化的BP神经网络重型机床热误差建模方法技术

技术编号:11410787 阅读:167 留言:0更新日期:2015-05-06 10:12
本发明专利技术公开了一种经遗传算法优化的BP神经网络重型机床热误差建模方法,通过建立BP神经网络的结构,利用训练样本对BP神经网络各层的初始权值和阈值进行全局寻优,在满足了设定的误差目标之后,利用遗传算法对BP神经网络结构的初始权值和阈值进行全局寻优,在将遗传算法寻找的最优权值阈值代入BP神经网络中进行样本训练,基于误差梯度下降原理在极值点附近进行快速搜索,直到训练结束得到热误差预测模型;最后对获得的热误差预测模型进行鲁棒性测试,本发明专利技术利用遗传算法对BP神经网络结构的初始权值和阈值进行全局寻优,克服BP神经网络的自身特点,提高其训练时收敛的快速性、精确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种经遗传算法优化的BP神经网络重型机床热误差建模方法,其特征在于:包括如下步骤:1)建立三层BP神经网络结构框架;2)将一组机床床身温度场和主轴X、Y、Z方向热误差数据作为第一组样本数据进行输入;3)用遗传算法对初始值进行实数编码,初始化种群;4)进行适应度值计算,并设定遗传算法的结构参数;5)利用遗传算法对BP神经网络各层的初始权值和阈值进行全局寻优;6)采用所述第一组样本数据对已确定初始权值和阈值的BP神经网络进行误差计算,若输出误差E大于误差设定值e,则更新BP神经网络的权值和阈值后再进行误差计算,若输出误差E小于或者等于误差设定值e,得到BP神经网络重型机床热误差仿真模型。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:周祖德胡建民娄平刘泉姜正
申请(专利权)人:武汉理工大学
类型:发明
国别省市:湖北;42

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1