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最小二乘支持向量机握钉力预测研究

霍满冬  
【摘要】: 微米木纤维模压加工过程是一个高度复杂的过程,具有非线性、时滞、高维等特性。模压产品具有较高的密度,可以用于装饰装潢,具有较高的应用价值。握钉力是衡量材料力学物理性能的一个重要指标,当材料使用螺钉相连接时,握钉力大小就显的尤其重要。因此,对模压产品的握钉力进行预测成为微米木纤维模压加工研究的重要课题。本文以模压的汽车换挡杆手柄为对象,将机器学习引入到模压产品的握钉力预测上,通过机器学习方法找到一种有效的预测方法。 本文首先对模压加工过程进行了介绍,为预测模型的输入特征向量选择和预测模型的建立提供了依据。接下来研究了目前在预测领域应用广泛的BP神经网络,用BP神经网络建立了握钉力预测模型。通过实验,发现这种方法虽然预测精度较高,但是存在着模型结构不易确定、过学习、用梯度下降法易陷入局部极值等问题。统计学习理论具有坚实的理论基础,为解决小样本学习问题提供了统一的框架。支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,它解决了神经网络中存在的一系列问题。与BP神经网络相比,支持向量机具有更好的鲁棒性和更高的预测精度,是一种有效的机器学习方法。本文用最小二乘支持向量机建立握钉力预测模型,并针对支持向量机参数不易确定的问题,研究了用粒子群优化算法来优化支持向量机的参数的方法,以实现参数的自动选择。 文章提出了粒子群优化算法优化参数的最小二乘支持向量机回归预测模型,并将其用于握钉力预测。实验证明,粒子群优化算法可以自动的搜索支持向量机的最优参数,通过优化的最小二乘支持向量机预测模型,比基于BP神经网络的预测模型有更好预测能力,更适合于握钉力的预测。


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