混沌-支持向量机在加工误差预测中的应用

摘要：

提出将混沌-支持向量机模型方法应用于加工误差数据预测.利用互信息法和曹氏方法进行相空间重构,并运用小数据量法计算最大Lyapunov指数,对加工误差时间序列进行混沌识别.通过最小二乘支持向量机对历史样本的学习建立预测模型,并将其预测结果与RBF神经网络预测结果进行仿真对比.结果表明,在较少的加工误差数据条件下,该模型能够有效地描述和预测加工误差的变化,具有较高的预测精度.

关键词：加工误差、混沌特性、相空间重构、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：38

分类号：TP205(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助50705039;江西省九江市科技局资助课题九科字[2007]71

在线出版日期：2010-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：26-29,73