测量出机床21项几何误差后如何用BP神经网络对误差预测,代码怎么写
时间: 2024-02-01 14:14:43 浏览: 27
使用BP神经网络对机床的几何误差进行预测,可以按照以下步骤进行:
1. 数据预处理:将测量得到的21项几何误差作为输入数据,将机床的加工精度作为输出数据,进行数据标准化和归一化处理。
2. 构建BP神经网络:定义网络的输入层、隐藏层和输出层的节点数,设置网络的激活函数、学习率和迭代次数等参数。
3. 训练BP神经网络:采用误差反向传播算法,通过不断调整神经元之间的连接权重和阈值,使得网络的输出结果与实际值之间的误差不断减小。
4. 预测机床的几何误差:将预处理后的数据输入到已经训练好的BP神经网络中,得到机床加工精度的预测值。
下面是一个简单的Python代码示例,演示如何使用BP神经网络对机床的几何误差进行预测:
```python
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
# 读入数据
X = np.loadtxt('geometry_error.csv', delimiter=',')
y = np.loadtxt('machining_accuracy.csv', delimiter=',')
# 数据标准化和归一化处理
X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0)
y = (y - np.mean(y)) / np.std(y)
# 构建BP神经网络
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='logistic', solver='adam', max_iter=1000, learning_rate_init=0.01)
# 训练BP神经网络
model.fit(X, y)
# 预测机床的几何误差
X_new = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1]])
y_pred = model.predict(X_new)
print('Predicted machining accuracy: ', y_pred)
```
其中,`geometry_error.csv`和`machining_accuracy.csv`是输入数据文件和输出数据文件,分别包含了测量得到的21项几何误差和机床的加工精度;`hidden_layer_sizes`表示隐藏层的节点数,这里设置为10;`activation`表示激活函数,这里使用logistic函数;`solver`表示用于优化权重的算法,这里使用adam算法;`max_iter`表示最大迭代次数,这里设置为1000;`learning_rate_init`表示初始学习率,这里设置为0.01。最后,将一个新的几何误差数据`X_new`输入到训练好的神经网络中,得到机床加工精度的预测值`y_pred`。
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