基于粒子群优化SVM的刀具磨损量预测

• 作者: 韩玉辉
• 来源期刊: 工具技术
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具 磨损量预测 粒子群 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 测试与仪器
• 页码范围: 109-112
• 页数: 4页
• 分类号: TG115.5+8|TH117|TP165.3
• 字数: 2789字
• 语种: 中文

摘要

针对SVM预测刀具磨损量存在的参数不易确定的问题,提出了新的基于粒子群优化SVM的智能预测方法.在介绍粒子群算法和SVM回归模型基本理论的基础上,提出用自适应粒子群优化算法优化SVM参数的策略,采用小波包方法对切削声信号进行分解处理,建立了基于粒子群优化SVM的刀具磨损量预测模型.试验分析的仿真结果表明,所建立的刀具磨损量智能预测模型具有较强的推广能力和较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩玉辉		15	14	2.0	3.0