免疫遗传算法优化BP神经网络预测纱线条干研究

"基于免疫遗传算法的BP神经网络在纱线条干预测上的应用"这篇研究论文主要探讨了如何利用免疫遗传算法改进传统的BP神经网络，以提高纱线条干预测的精度、速度和稳定性。纱线条干是衡量纱线质量的重要指标，准确预测纱线条干变异系数（CV值）对于纺织工业的质量控制具有重要意义。 BP神经网络是一种反向传播的多层前馈网络，通过不断调整权重和阈值来逼近训练数据的目标输出。然而，BP神经网络的初始化权重和阈值选择的随机性可能导致预测结果的不确定性，且训练过程可能陷入局部最优，影响预测性能。 免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm，IGA）是结合了生物免疫系统原理和遗传算法优势的一种优化方法。它引入了抗体浓度调控机制，可以避免遗传算法后期的早熟收敛问题，从而在搜索全局最优解方面表现得更为出色。在本文中，IGA被用来优化BP神经网络的权重和阈值，以改善其预测性能。 研究者通过Matlab构建了三种模型：单一的BP神经网络模型、遗传BP神经网络模型和免疫遗传BP神经网络模型。通过对纱线条干CV值的预测实验，对比分析了三种模型的仿真训练结果。实验结果显示，免疫遗传算法优化的BP神经网络在预测的准确性、速度和稳定性上均优于其他两种模型。 关键词涉及的领域包括纱线条干、纱线质量预测、BP神经网络、免疫算法和遗传算法。根据中图分类号TS111.914，我们可以推断这属于纺织工程与技术的范畴，具体是纺织品质量控制的技术研究。文献标志码"A"通常表示该文献是一篇应用型或原创性的科学论文。 文章编号1001-7003(2019)02-0019-08表明这是2019年2月发表的一篇8页的学术文章，引用页码021104可能是指该文在期刊中的位置。 这项研究为纺织行业提供了一种新的纱线条干预测方法，利用免疫遗传算法优化的BP神经网络模型有望提升纺织生产中的质量控制效率，对提升产品质量和降低生产成本具有积极意义。