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主成分分析与BP神经网络对束裤压力的预测

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【作者】 郭颖丁正生马秋瑞林强强

【Author】 GUO Ying;DING Zhengsheng;MA Qiurui;LIN Qiangqiang;College of Sciences,Xi’an University of Science and Technology;College of Fashion and Art Design,Xi’an Polytechnic University;College of Mechanical and Electrical Engineering,Xi’an Polytechnic University;

【通讯作者】 丁正生;

【机构】 西安科技大学理学院西安工程大学服装艺术设计学院西安工程大学机电工程学院

【摘要】 为了预测人体穿上束裤时身体各部位的压力变化,提出了一种主成分分析与BP神经网络相结合的预测方法。首先测量了90位女大学生在穿着同一品牌、款式束裤时,身体各部位所对应的压力值,然后用主成分分析的方法对影响压力的9个因素进行提取分析,得到体重、臀围和大腿中部围这3项作为神经网络的输入指标,压力值作为输出指标。借助Matlab软件自行编程并进行调试,比较并分析BP神经网络与PCA-BP神经网络的预测结果。结果显示,PCA-BP神经网络较BP神经网络预测的相对误差的精度提高了3. 790 7%,相对误差的绝对值精度提高了5. 793 4%,训练时间减少了18. 321 s。

【基金】 国家自然科学基金(71473194)
【所属期刊栏目】 服装设计与工程 (2019年07期)
  • 【DOI】10.19333/j.mfkj.2018100190705
  • 【分类号】TP183;TS941.17
  • 【下载频次】82
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