最小二乘支持向量机在U71Mn高锰钢表面粗糙度预测模型中的运用

摘要：

获取了U71Mn高锰钢在特定主轴转速n、进给量f、铣削深度ap、铣削宽度ae加工条件下的表面粗糙度Ra的原始数据.基于留出法原则将原始数据依次随机分为两组,一组为训练集用于训练U71Mn高锰钢的预测模型;另一组数据为验证集用于验证模型,并且通过机器学习性能评价指标来确定模型的最终预测精确率.通过实际建模对比发现最小二乘支持向量机预测模型其拟合以及预测精度明显高于传统多元线性回归模型.最小二乘支持向量机(LSSVM)通过对原支持向量机算法(SVM)进行了算法改进,在算法中把原求解Lagrange乘子α不等式约束的二次规划(QP)问题,转化为等式约束即求解线性方程组,显著减少了计算机运算的时间复杂度.并且通过寻求结构化风险最小提高了学习机的泛化能力,在观测样本数量较小的情况下,容易实现经验风险和置信范围的最小化,使模型对未知样本有良好的鲁棒性与预测精度.

关键词：U71Mn高锰钢、最小二乘支持向量机、表面粗糙度预测模型

所属期刊栏目：47

分类号：TG84(公差与技术测量及机械量仪)

资助基金：江苏省高校实验室研究会立项资助研究课题;江苏省精密与微细制造技术重点实验室关于机械加工中精密制造的工艺、数学建模的研究课题;中央高校基本科研业务费;教育部产学合作协同育人项目

在线出版日期：2020-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：17-24