基于支持向量机的精纺毛织物透气性预测

• 作者: 王希尧 邵景峰
• 来源期刊: 毛纺科技
• 学科: 工学
• 关键词: 预测 透气性 精纺毛织物 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 标准与测试
• 页码范围: 66-72
• 页数: 7页
• 分类号: TS106.4
• 字数: 5038字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19333/j.mfkj.2018100280807

摘要

为了能够快速、高效地预测精纺毛织物材料透气性,首先对精纺毛织物透气性参数之间的关系进行分析,然后,基于对现有的精纺毛织物透气性预测方法进行比较分析,并借助支持向量机训练速度快、参数选择少的优点,构建了一种基于支持向量机的精纺毛织物透气性预测模型.其次,选取了34组精纺毛织物样本,其中27组作为训练样本,7组作为测试样本,通过提出的模型对精纺毛织物的透气性进行实验验证.结果 表明:在参数C=1 325.525 8和σ=0.102 8的条件下,对精纺毛织物透气性预测结果的平均误差小于4％,得到较好预测结果.与现有BP神经网络预测模型相比,其预测精度提高了3％,进一步说明构建的模型有利于快速、高效地预测精纺毛织物材料透气性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵景峰	西安工程大学管理学院	87	220	7.0	11.0
2	王希尧	西安工程大学管理学院	4	2	1.0	1.0