R2O-MO-Al2O3-SiO2玻璃配方与热膨胀系数关系的支持向量回归研究

• 作者: 朱星键 温玉锋 肖婷婷 蔡从中 裴军芳
• 来源期刊: 功能材料
• 学科: 工学
• 关键词: 玻璃 热膨胀系数 支持向量机 粒子群算法 留一交叉验证法 回归分析 预测
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 66-70,74
• 页数: 6页
• 分类号: TP18|O551.3
• 字数: 4458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9731.2009.01.019

摘要

不同配方的玻璃一般具有不同的热膨胀系数.根据R2O-MO-Al2O3-SiO2(R为碱金属元素,M为碱土金属元素)系统玻璃在不同氧化物组成(SiO2,MgO,CaO,SrO,BaO,Na2O和K2O)下的热膨胀系数实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了玻璃的不同配方与其热膨胀系数关系的SVR预测模型,并与基于BPNN神经网络模型的预测结果进行了比较.结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归的玻璃的热膨胀系数模型始终比BPNN模型具有更高的预测精度;增加训练样本数有助于提高所建SVR预测模型的泛化能力;基于留一交叉验证法(LOOCV)的SVR预测的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)均为最小.本研究表明:SVR是一种预测不同配方玻璃的热膨胀系数的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温玉锋	重庆大学应用物理系	9	64	5.0	8.0
2	蔡从中	重庆大学应用物理系	24	228	7.0	14.0
3	裴军芳	重庆大学应用物理系	9	54	5.0	7.0
4	朱星键	重庆大学应用物理系	9	54	5.0	7.0
5	肖婷婷	重庆大学应用物理系	8	51	5.0	7.0