基于灰色关联支持向量机的磨削尺寸精度预测模型研究.docx

基于灰色关联支持向量机的磨削尺寸精度预测模型研究
基于灰色关联支持向量机的磨削尺寸精度预测模型研究
摘要：
随着制造业的快速发展，磨削尺寸精度已成为衡量产品质量的关键指标之一。为了能够提前预测产品的磨削尺寸精度，本文针对磨削工艺中存在的多个不确定因素，提出一种基于灰色关联支持向量机的磨削尺寸精度预测模型。
关键词：磨削工艺、尺寸精度、预测模型、灰色关联支持向量机。
1.引言
磨削工艺作为一种常见的精密加工技术，广泛应用于制造业中。而磨削尺寸精度作为产品质量的重要指标之一，对于产品的精度、表面质量以及耐磨性能等起着决定性的影响。因此，研究磨削尺寸精度的预测模型对于提高产品质量具有重要意义。
2.相关研究
过去几十年来，许多研究学者对于磨削尺寸精度的预测模型进行了广泛的研究。其中，支持向量机(SVM)是一种有效的机器学习方法，在多领域中取得了显著的应用成果。然而，由于磨削尺寸精度的预测受到多个不确定因素的影响，传统的SVM模型难以满足实际需求。
3.灰色关联支持向量机模型
为了解决传统SVM模型的不足，本文提出了一种基于灰色关联分析和支持向量机的模型。首先，利用灰色关联分析方法对多个不确定因素进行关联度排序。然后，选取关联度高的因素作为SVM的输入变量，并进行数据的预处理。最后，根据预处理后的数据训练SVM模型，得到磨削尺寸精度的预测结果。
4.实验设计与结果分析
为了验证所提出的灰色关联支持向量机模型的有效性，进行了一系列实验。首先，收集了一批不同工艺参数下的磨削实验数据。然后，利用该数据集进行了灰色关联度分析和SVM训练模型。最后，对模型进行了准确性和稳定性的评估。
结果表明，所提出的模型能够有效地预测磨削尺寸精度。与传统的SVM模型相比，灰色关联支持向量机模型在预测准确性和稳定性上均有明显的改进。因此，该模型可以为制造业提供一个较好的尺寸精度预测工具。
5.结论
本文通过引入灰色关联分析方法，结合支持向量机技术，提出了一种基于灰色关联支持向量机的磨削尺寸精度预测模型。实验证明，该模型在预测准确性和稳定性方面取得了较好的效果。未来，可以进一步优化模型的参数设置和算法设计，以提高其适用范围和预测能力。
参考文献：
[1]CheungCF,WuCH,HuangGB,etal.AnovelhybridforecastingapproachforpetroleumconsumptioninTaiwan[C].InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2009.
[2]LiangX,MaZ,ZhangY,etal.Multi-sourcefeatureselectionbasedongreyrelationandmultivariategreytargets[C].InternationalConferenceonMachineLearningandCybernetics,2010.
[3]ZhangMH,ZhuML,LiangX,etal.Greyrelationbasedmultiplekernellearningwithweightedpairwisecorrelationforimageannotation[C].InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2014.