本文将灰色关联最近邻纱线棉结预测模型与BP神经网络预测模型对细纱品种棉

本文将灰色关联最近邻纱线棉结预测模型与BP神经网络预测模型对细纱品种棉结指标进行预测，并根据预测数据集的平均相对误差和均方根误差对比分析两种预测方法的预测效果。

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In this paper, the grey correlation nearest neighbor yarn neps prediction model and BP neural network prediction model are used to predict the neps index of spun yarn varieties, and the prediction effects of the two prediction methods are analyzed and compared based on the average relative error and root mean square error of the prediction data set. .

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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.

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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.<br>

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