基于MEA-NARX神经网络主轴热误差建模
来源：机床与液压杂志2022年第24期北京时间：
作者：孙昂，王丽爽，谢新连
单位：大连海事大学船舶与海洋工程学院；大连海事大学船舶与海洋工程学院；大连海事大学物流研究院
摘要：为了有效提高基于非线性时间序列的热误差预测模型精度，利用F统计检验确定模糊C均值聚类的聚类数目，结合不同量纲一化处理的灰色关联分析排序筛选出关键温度测点，建立基于NARX神经网络的热误差预测模型，通过设置输入延时阶数、输出延时阶数和隐含层神经元个数的范围，利用思维进化算法对输入、输出延时阶数和隐含层神经元个数进行寻优，与随机选取参数的NARX神经网络预测模型相比，模型预测精度提高了36.98%。
关键词：主轴热误差建模;模糊C均值聚类;思维进化算法;NARX神经网络
