基于随机森林的点蚀电位预测

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点蚀是不锈钢点焊接头最常见的失效形式之一。点蚀电位作为衡量点蚀行为的特征量,与焊接电流、焊接时间、电极压力等参数有着复杂的非线性关系。针对文献中不锈钢接头点蚀行为数据,建立随机森林模型,优化的决策树数目为1 000,通过"五折交叉验证"确定节点备选变量个数为2。预测结果表明:除29号样本预测相对误差较高外(-14.81%),剩余样本的预测结果均优于神经网络和支持向量机,相对误差的绝对值在10%以下。
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