基于改进河马算法优化FFN的多特征质量预测方法

本发明公开了一种基于改进河马算法优化FFN的多特征质量预测方法，包括：取工艺参数数据，通过特征筛选后构建HO‑FFN模型的样本；构建HO‑FFN模型；确定FFN的网络拓扑结构，并使用改进河马算法对FFN的权重和偏置参数进行优化；采集机械产品质量加工过程中预设阈值数量的工艺参数类型的数据，利用HO‑FFN模型进行产品质量实时预测输出，得出质量预测结果，进而对机械产品的加工过程进行实时调整。本发明通过改进河马算法优化前馈神经网络，有效提高了工艺参数预测精度与效率，减少了训练时间，同时有效避免了传统方法中的局部最优问题，确保了更高的准确性和稳定性。