文件名称：基于改进神经网络的SMT回流焊温度曲线预测 (2011年)
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更新时间：2024-07-07 19:04:28
自然科学 论文
在实际生产中,SMT回流焊工艺通常以实验方法预测温度曲线,其高成本低效率是目前亟待解决的问题.针对温度曲线输入参数与曲线多重特征值间的非线性映射关系,提出基于BP神经网络技术的温度曲线预测模型.针对训练中出现的不足,改进了误差计算方法和权值调整方式,消除了预测样本次序对网络的影响,提高了网络训练速度.利用MAPE评估方法将网络预测结果与某公司实际生产数据进行对比,结果显示预测值满足企业生产误差精度要求,因此所建立的神经网络可以有效地进行温度曲线预测,为企业回流焊生产工艺规划提供指导.