| 基于LS-SVM的机床加工误差预测模型探讨 |
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| 引用本文： | 舒彤,余香梅,陈丁.基于LS-SVM的机床加工误差预测模型探讨[J].机械设计与制造,2009(12). |
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| 作者姓名： | 舒彤 余香梅 陈丁 |
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| 作者单位： | 1. 九江学院,电子工程学院,九江,332005
2. 九江学院,机械与材料工程学院,九江,332005 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助，市科研课题 |
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| 摘 要： | 提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的机床加工误差回归模型和预测方法,给出了相应的步骤和算法.通过与BP神经网络和RBF神经网络预测方法比较,仿真结果表明,在较少的误差数据条件下,该模型能够有效的描述和预测加工误差的变化,且模型预测误差比神经网络模型小60%左右;应用该预测模型预测机床加工误差有更高的预测精度,对其实施补偿和控制,将有效提高机床的加工精度.
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| 关 键 词： | 加工误差 最小二乘支持向量机 预测模型 |
Prediction method for machining errors based on LS-SVM |
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| SHU Tong,YU Xiang-mei,CHEN Ding.Prediction method for machining errors based on LS-SVM[J].Machinery Design & Manufacture,2009(12). |
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| Authors: | SHU Tong YU Xiang-mei CHEN Ding |
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