基于组合神经网络模型对纺织品热阻与湿阻的估计研究 (2008年)

针对纺织品热湿阻估计问题,采用纤维种类、面密度、厚度、透气性和回潮率5个影响因素,基于线性回归模型、BP人工神经网络模型,建立组合神经网络模型,分别对织物热湿阻值进行了实验估计。结果表明,线性回归模型对织物热阻和湿阻的估计精度平均值分别为7.97%和6.69%;BP人工神经网络模型的估计精度平均值分别为4.23%和4.72%; 组合神经网络模型的估计精度分别为1.31%和1.97%,估计精度高于其他两种模型。