RBF与SVM在注塑件翘曲预测中的对比分析

• 作者: 党玉春 刘鸿滨 翟秀云
• 来源期刊: 塑料
• 学科: 工学
• 关键词: 注塑成型 翘曲 工艺参数 RBF SVM
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 成型加工与理论
• 页码范围: 79-82
• 页数: 4页
• 分类号: TQ320.662
• 字数: 2668字
• 语种: 中文

摘要

为了快速且较准确地预测注塑件的翘曲值,以某电脑显示器的外壳为例,分别利用RBF神经网络和SVM模型建立了显示器的翘曲值预测模型,并通过测试样本验证了2种模型的预测精度.结果表明:RBF网络模型和SVM模型的绝对百分比误差都在2％以内,说明二者都具有较好的预测性能；但从最大绝对百分比误差和最小绝对百分比误差分析得出,SVM模型比RBF模型更稳定,且预测精度更高,表明支持向量机的预测模型更适合处理此类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟秀云	攀枝花学院机电工程学院	13	60	4.0	7.0
2	党玉春	攀枝花学院机电工程学院	13	49	4.0	6.0
3	刘鸿滨	昆明理工大学机电工程学院	1	4	1.0	1.0