AOA-SVM回归预测 | Matlab阿基米德优化支持向量机回归预测
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🔥 内容介绍
在塑料热压成型过程中，预测塑料材料的形变和热应力分布是非常重要的。这种预测可以帮助制造商优化成型参数，提高产品质量和生产效率。然而，由于塑料材料的非线性特性和复杂的成型过程，准确预测热压成型过程仍然是一个具有挑战性的问题。
支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。在本文中，我们将介绍一种基于阿基米德搜索算法优化支持向量机（AOA-SVM）的塑料热压成型预测算法流程。该算法结合了SVM回归和阿基米德搜索算法的优势，以提高预测准确性和效率。
首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集包含已知的塑料热压成型参数和对应的形变和热应力数据。测试数据集包含待预测的塑料热压成型参数。接下来，我们使用SVM回归算法对训练数据集进行建模。SVM回归通过构建一个超平面，使得训练数据点到超平面的距离最小化。这个超平面将用于预测测试数据集中的形变和热应力。
然而，传统的SVM回归算法可能会存在一些问题，例如模型过拟合或欠拟合。为了解决这些问题，我们引入了阿基米德搜索算法。阿基米德搜索算法是一种优化算法，可以在参数空间中搜索最优解。在AOA-SVM中，我们使用阿基米德搜索算法来优化SVM回归模型的参数，以提高预测准确性。
具体来说，AOA-SVM通过迭代更新模型的参数，直到找到最优解。在每一次迭代中，我们首先使用当前参数值进行预测，并计算预测值与实际值之间的差异。然后，我们根据差异的大小调整参数值，以使预测误差最小化。通过多次迭代，AOA-SVM可以逐步优化模型的参数，从而提高预测准确性。
在完成模型训练后，我们可以使用优化的AOA-SVM模型来预测测试数据集中的形变和热应力。预测结果可以帮助制造商优化塑料热压成型参数，以实现更好的成型效果。此外，我们还可以使用预测结果来评估模型的准确性和效果。
总结而言，基于阿基米德搜索算法优化支持向量机的塑料热压成型预测算法流程是一种强大且高效的预测方法。通过结合SVM回归和阿基米德搜索算法，我们可以提高预测准确性，并为塑料热压成型过程的优化提供有力支持。这种算法的应用将有助于提高塑料制品的质量和生产效率，为制造业带来更大的经济效益。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集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);%% 数据归一化[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 );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
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[3] 梁頔男.基于支持向量机的预测控制器FPGA异构计算及应用[D].吉林大学,2019.
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