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基于混沌改进多策略大猩猩算法优化深度神经网络的直驱进给轴热误差预测
目录
1.内容概括................................................2
1.1研究背景.............................................2
1.2研究意义.............................................3
1.3国内外研究现状.......................................4
2.相关理论与方法..........................................6
2.1混沌理论.............................................7
2.1.1混沌基本概念.....................................8
2.1.2混沌在线性系统中的应用...........................9
2.2多策略大猩猩算法.....................................9
2.2.1算法原理........................................10
2.2.2算法步骤........................................11
2.3深度神经网络........................................13
2.3.1传统神经网络综述................................14
2.3.2深度学习的基本结构..............................15
2.3.3卷积神经网络....................................16
2.3.4循环神经网络....................................17
3.基于混沌改进多策略大猩猩算法优化深度神经网络的直驱进给轴热误差预测模型18
3.1模型结构设计........................................19
3.2混沌改进策略........................................20
3.3数据预处理..........................................21
3.4优化过程分析........................................22
4.实验设计与结果分析.....................................23
4.1实验数据介绍........................................24
4.2实验参数设置........................................25
4.3模型性能对比分析....................................26
4.3.1预测精度对比....................................27
4.3.2模型稳定性对比..................................28
4.3.3模型泛化能力对比................................30
5.实验结果分析与讨论.....................................31
5.1混沌改进对算法性能的影响............................32
5.2不同算法对热误差预测的效果对比......................33
5.3模型在实际应用中的应用效果评估......................35
1.内容概括
本研究通过一种基于混沌改进的多策略大猩猩算法优化深度神经网络，旨在提升直驱进给轴在运行过程中热误差预测的准确性和稳定性。传统的预测方法在面对复杂动态工况时往往表现出局限性，而本文提出的方法通过对大猩猩算法引入混沌机制，提高了算法的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力和收敛精度，进而优化了深度神经网络的结构和参数设置。实验结果表明，该优化方法能够有效降低模型的预测误差，提高预测的鲁棒性和实时性，为直驱进给轴的高效稳定运行提供了重要的理论和技术支持。这一方法不仅能够提高制造过程中的精度控制，还能有效降低因热误差引
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