原棉性能与成纱质量的WEKA-人工神经网络预测.pdf

在棉纺织产业中，原棉的性能对于最终产品的成纱质量起着决定性的作用。原棉的物理特性，如纤维长度、强度、麦克隆值等，直接关系到成纱的条干均匀度、强度和强度不匀等质量参数。为了更准确地理解和预测这两者之间的关系，研究人员们借助数据挖掘技术与人工智能方法，提出了WEKA-人工神经网络模型，以期为棉纺企业提供更为精确的成纱质量预测。 WEKA（Waikato Environment for Knowledge Analysis）作为一个功能强大的数据挖掘工具，集成了多种数据预处理和特征选择方法，其主要优势在于通过数据特征的选择和剔除，减少模型的输入变量数量，从而提升预测模型的效率和准确性。在原棉性能与成纱质量预测的研究中，WEKA被用于从众多原棉性能指标中筛选出对成纱质量有显著影响的特征。通过这种方式，研究者们能够剔除不相关或冗余的特征，构建出更为精简的模型，有效降低了预测过程中的误差。 与此同时，人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）尤其是其中的BP（Back Propagation）神经网络模型，由于其结构和工作原理类似于人脑的神经网络，已被证明在处理非线性、复杂的数据关系预测上具有独特的优势。BP神经网络通过学习样本数据，自动调整网络连接权重，以达到输出误差最小化的目的。在这个研究中，BP神经网络模型被用来模拟原棉性能与成纱质量之间的非线性关系，并通过WEKA预处理后的数据输入，建立预测模型。 研究结果显示，当BP神经网络模型结合WEKA的特征选择功能时，预测结果的平均相对误差显著减小，模型的预测准确性得以大幅提高。这种改进的预测模型不仅能够更好地反映原棉性能指标和成纱质量参数之间的实际关系，而且在实际生产应用中也展现出了巨大的潜力。它可以帮助棉纺企业准确预测成纱质量，从而在原料采购、工艺调整和质量控制等方面做出更为科学的决策。 通过使用WEKA的特征选择技术结合BP人工神经网络模型，这篇研究成功建立了一个预测原棉性能对成纱质量影响的有效模型。该模型不仅对棉纺行业具有理论指导意义，更为企业提供了实际应用价值，有望推动整个行业的生产效率与产品质量的双重提升。随着技术的不断进步和数据挖掘技术的日益成熟，未来的研究有望进一步深化对原棉性能与成纱质量关系的理解，并通过更加精确的预测模型来优化棉纺织品的生产过程。