【摘 要】
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近年来,水火弯板加工自动化是船舶制造行业的研究热点和难点。由于影响钢板变形结果的参数之间复杂的非线性关系,导致水火弯板变形预测不能够快速准确的实现。支持向量机（SVM）
【基金项目】
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江苏省科技厅资助项目（BY2011143）
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近年来,水火弯板加工自动化是船舶制造行业的研究热点和难点。由于影响钢板变形结果的参数之间复杂的非线性关系,导致水火弯板变形预测不能够快速准确的实现。支持向量机（SVM）具有良好的泛化能力,将其应用于水火弯板变形预测,可有效解决非线性、小样本、高维数等问题。支持向量机性能的好坏取决于其参数的选取,本文选用粒子群算法（PSO）来优化SVM的相关参数,并将预测结果和传统的支持向量机模型的预测结果进行对比分析。结果表明,PSO_SVM模型用于水火弯板变形预测可以较好地提高预测精度。
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