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针对神经网络算法和支持向量机算法在膛线加工切削力预测过程存在的问题,基于粒子群优化法对支持向量机回归算法进行了改进.将实验得出的切削参数、切削力等数据输入到该算法模型中,训练得出最佳预测模型,进而用该模型进行切削力预测.经误差检验表明,该改进型算法的预测精度提升85％以上.
基于粒子群优化法的支持向量机回归对膛线加工切削力的预测
【摘 要】
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针对神经网络算法和支持向量机算法在膛线加工切削力预测过程存在的问题,基于粒子群优化法对支持向量机回归算法进行了改进.将实验得出的切削参数、切削力等数据输入到该算法模型中,训练得出最佳预测模型,进而用该模型进行切削力预测.经误差检验表明,该改进型算法的预测精度提升85％以上.
【机 构】
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中北大学机电工程学院
【出 处】
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工具技术
【发表日期】
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2022年2期
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