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

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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
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