
- 详情
- 2021-04-26
- 简介
pdf
- 990KB
- 页数 4P
- 阅读 105
- 下载 24
对加工系统进行补偿是提高机械加工精度的有效手段。通过对加工系统的研究,建立误差预测模型,是进行误差补偿的必要途径。本文以镗孔加工为实验对象,提出了基于支持向量机(SupportVectorM ach ine,SVM)的加工系统误差预测模型,实验结果显示,支持向量机可以应用于误差预测建模,且在系统误差的预测精度上高于基于径向基(RBF)神经网络的误差预测模型。
对不起,您暂无在线预览权限,如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于支持向量机的建筑物沉降预测模型研究 514KB
基于支持向量机的机械加工误差预测与补偿模型的研究 990KB
基于支持向量机的建筑物采动损害预测模型 138KB
基于支持向量机的防洪脆弱性评价模型研究 955KB
基于支持向量机的旋转机械故障诊断研究 39KB
基于最小二乘支持向量机的水库来水量预测模型 154KB
基于改进的灰色模型和支持向量机的风电功率预测 7.2MB
基于支持向量机的建筑物空调负荷预测模型 138KB
基于灰色模型和最小二乘支持向量机的电力短期负荷组合预测 276KB
基于支持向量机方法的深基坑变形预测 199KB