10、人工神经网络在预测中的应用及MATLAB实现

人工神经网络在预测中的应用及MATLAB实现

在当今的工业领域，提升产品质量的稳定性、提高生产效率以及降低成本是企业面临的重大挑战。人工神经网络（ANN）作为一种强大的预测技术，正逐渐在解决各类工业问题中发挥重要作用，如库存控制、机器利用率优化和系统优化等。本文将深入探讨如何使用MATLAB实现ANN技术，并分析其在不同实际问题中的应用。

1. 人工神经网络基础

ANN通过减少对实验数据的依赖来提高模型的预测准确性。它能够从现有数据中学习模式和关系，从而对新的、未见过的数据做出准确预测。MATLAB作为一款广泛应用于科学和工程领域的编程环境，提供了内置的工具和函数，方便开发和训练神经网络。

ANN由相互连接的节点组成，这些节点通常被称为“神经元”或“节点”，并按层组织，一般包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层。节点之间连接的强度由分配给该连接的权重决定。每个节点对其输入应用一个数学函数，并将结果传递给下一层的节点。

ANN的工作原理受到生物神经网络处理信息方式的启发，试图模拟生物大脑的信息处理能力，实现从数据中学习、识别模式和进行预测等任务。在机器学习中，ANN被广泛应用于模式识别、数据分类、回归等任务。通过在学习过程中调整连接的权重，ANN可以适应所接触的数据，并提高在特定任务上的性能。

2. ANN在不同领域的应用案例

• 加工过程预测 ：在加工过程中，ANN可以预测与加工过程相关的响应参数。通过在包含过程参数和相应响应参数的历史数据上训练网络，网络可以学习对新数据进行预测。例如，在微电火花加工（EDM）过程中，ANN可以用于预测材料去除率（MRR）、工具磨损率（T