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1、本文還做了多元線性回歸、模糊算法、灰色預(yù)測(cè)與ANN方法的對(duì)比。運(yùn)用多元線性回歸方法建立了與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的六個(gè)回歸模型，并均做了與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)報(bào)結(jié)果的對(duì)比。對(duì)于回歸模型只有織機(jī)效率和織機(jī)車速模型有一定的精度，其余預(yù)報(bào)因精度太差都沒有應(yīng)用價(jià)值，證實(shí)了多元線性回歸方法的局限和不適合性?！ ”菊n題所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均采用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱來實(shí)現(xiàn)，該軟件的運(yùn)算功能強(qiáng)大，作為后臺(tái)運(yùn)算工具，完成核心算法的設(shè)計(jì)；采用SQLServer20
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