IPSO-SVR回歸，基于自適應(yīng)混沌粒子群算法(IPSO)優(yōu)化支持向量機(jī)(SVR)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)，
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SVM回歸預(yù)測(cè)是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它在許多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。本文將介紹基于自適應(yīng)粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)（PSO-SVM）的塑料熱壓成型預(yù)測(cè)研究，該研究是針對(duì)多輸入單輸出的情況展開的。
塑料熱壓成型是一種常見的加工工藝，它在制造業(yè)中有著重要的應(yīng)用。通過對(duì)塑料材料進(jìn)行熱壓成型，可以制造出各種各樣的產(chǎn)品，如塑料零件、包裝材料等。然而，熱壓成型過程中的溫度、壓力、時(shí)間等因素會(huì)對(duì)成型質(zhì)量產(chǎn)生影響，因此需要進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化。
在本研究中，我們采用了自適應(yīng)粒子群算法來優(yōu)化支持向量機(jī)模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)塑料熱壓成型過程的預(yù)測(cè)。自適應(yīng)粒子群算法是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，它能夠在搜索過程中自適應(yīng)地調(diào)整參數(shù)，從而提高搜索效率和收斂速度。通過將自適應(yīng)粒子群算法與支持向量機(jī)相結(jié)合，我們可以更好地?cái)M合和預(yù)測(cè)塑料熱壓成型過程中的復(fù)雜關(guān)系。
在實(shí)驗(yàn)中，我們收集了與塑料熱壓成型過程相關(guān)的多個(gè)輸入變量，如溫度、壓力、時(shí)間等，以及一個(gè)輸出變量，如成型質(zhì)量。然后，我們將這些數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用于訓(xùn)練和驗(yàn)證我們的PSO-SVM模型。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，我們發(fā)現(xiàn)PSO-SVM模型在預(yù)測(cè)塑料熱壓成型過程中的成型質(zhì)量方面具有較高的準(zhǔn)確性和泛化能力。
總的來說，基于自適應(yīng)粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)的塑料熱壓成型預(yù)測(cè)研究為塑料加工工藝的優(yōu)化和控制提供了一種新的思路和方法。未來，我們將繼續(xù)深入研究和探索，進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)模型的性能，推動(dòng)塑料熱壓成型技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。希望本文的研究成果能夠?yàn)橄嚓P(guān)領(lǐng)域的研究者和工程師提供一定的參考和借鑒，推動(dòng)塑料熱壓成型技術(shù)的進(jìn)步和創(chuàng)新。
?? 部分代碼
%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );
?? 運(yùn)行結(jié)果
-----------------------誤差計(jì)算--------------------------
PSO-SVM的預(yù)測(cè)集的評(píng)價(jià)結(jié)果如下所示：
平均絕對(duì)誤差MAE為：1107.3363
均方誤差MSE為：? ? ? ?2062909.003
均方根誤差RMSEP為：? 1436.2831
決定系數(shù)R^2為：? 0.91665
剩余預(yù)測(cè)殘差RPD為：? 2.5561
平均絕對(duì)百分比誤差MAPE為：? 0.032754
-----------------------誤差計(jì)算--------------------------
PSO-SVM最終的評(píng)價(jià)結(jié)果如下所示：
均方根誤差RMSEP為：? 1270.2404
決定系數(shù)R^2為：? 0.85699
?? 參考文獻(xiàn)
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