一种基于群智能搜索算法优化BP神经网络的表面粗糙度预测方法

本发明涉及一种基于群智能搜索算法优化BP神经网络的表面粗糙度预测方法，包括1)构建神经网络；2)划分训练集和测试集；3)训练神经网络；4)根据训练结果确定最佳隐含层节点数；5)利用群智能搜索算法优化神经网络的权值和阈值；6)对表面粗糙度进行预测。本发明规避了切削过程复杂和建模困难等问题。从数据角度出发，同时对神经网络网络结构和参数进行了优化。