工业控制计算机
工業控製計算機
공업공제계산궤
Industrial Control Computer
2015年
9期
130-131,144
,共3页
纺织生产%纺纱原料用量预测%BP神经网络
紡織生產%紡紗原料用量預測%BP神經網絡
방직생산%방사원료용량예측%BP신경망락
textile production%forecast of raw material consumption%BP neural network
纺纱原料投入用量的精确预测，能有效帮助企业计划生产投入，降低生产成本。为了提高纺纱投料的预测精度，结合某纺织厂的实际生产信息分析了影响纺纱原料用量的主要因素。然后建立BP神经网络预测模型对纺纱原料投入用量进行预测，数据测试结果表明，该预测方法的预测结果较好。
紡紗原料投入用量的精確預測，能有效幫助企業計劃生產投入，降低生產成本。為瞭提高紡紗投料的預測精度，結閤某紡織廠的實際生產信息分析瞭影響紡紗原料用量的主要因素。然後建立BP神經網絡預測模型對紡紗原料投入用量進行預測，數據測試結果錶明，該預測方法的預測結果較好。
방사원료투입용량적정학예측，능유효방조기업계화생산투입，강저생산성본。위료제고방사투료적예측정도，결합모방직엄적실제생산신식분석료영향방사원료용량적주요인소。연후건립BP신경망락예측모형대방사원료투입용량진행예측，수거측시결과표명，해예측방법적예측결과교호。
ln order to improve the forecast precision of the spinning raw material consumption,this paper analyzes the main factors that affect the amount of raw material by investigating the actual production information of a textile mil .Then,a BP neural network forecast model is established to predict the amount of raw materials.The results of the data test show that the forecasting method behaves wel .
