In this paper, the prediction model

In this paper, the prediction model of the nearest adjacent yarn knot and the BP neural network prediction model are used to predict the cotton knot index of fine yarn varieties, and the prediction effect of the two prediction methods is analyzed according to the average relative error of the prediction data set and the average square root error.In this paper, the grey correlation nearest neighbor yarn nep prediction model and BP neural network prediction model are used to predict the NEP index of spinning varieties, and the prediction results of the two prediction methods are compared and analyzed according to the average relative error and root mean square error of the prediction data set.

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本文采用最近邻纱结的预测模型和BP神经网络预测模型对细纱品种的棉结指数进行预测，并根据平均相对误差分析了两种预测方法的预测效果。预测数据集和平均平方根误差。 本文采用灰色关联最近邻棉结预测模型和BP神经网络预测模型来预测纺纱品种的NEP指数，并根据平均相对误差和预测数据集的均方根误差。

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In this paper, the prediction model of the nearest adjacent yarn knot and the BP neural network prediction model are used to predict the cotton knot index of fine yarn varieties, and the prediction effect of the two prediction methods is analyzed according to the average relative error of the prediction data set and the average square root error. In this paper, the grey correlation nearest neighbor yarn nep prediction model and BP neural network prediction model are used to predict the NEP index of spinning varieties, and the prediction results of the two prediction methods are compared and analyzed according to the average relative error and root mean square error of the prediction data set.

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采用最近邻结预测模型和BP神经网络预测模型对细纱品种的棉结指数进行预测，根据预测数据集的平均相对误差和平均平方根误差，分析了两种预测方法的预测效果。 本文采用灰色关联最近邻纱棉结预测模型和BP神经网络预测模型对纺纱品种的棉结指数进行预测，根据预测数据集的平均相对误差和均方根误差，对两种预测方法的预测结果进行了比较分析。

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