机床与液压
機床與液壓
궤상여액압
MACHINE TOOL & HYDRAULICS
2010年
7期
26-29,73
,共5页
加工误差%混沌特性%相空间重构%最小二乘支持向量机
加工誤差%混沌特性%相空間重構%最小二乘支持嚮量機
가공오차%혼돈특성%상공간중구%최소이승지지향량궤
提出将混沌-支持向量机模型方法应用于加工误差数据预测.利用互信息法和曹氏方法进行相空间重构,并运用小数据量法计算最大Lyapunov指数,对加工误差时间序列进行混沌识别.通过最小二乘支持向量机对历史样本的学习建立预测模型,并将其预测结果与RBF神经网络预测结果进行仿真对比.结果表明,在较少的加工误差数据条件下,该模型能够有效地描述和预测加工误差的变化,具有较高的预测精度.
提齣將混沌-支持嚮量機模型方法應用于加工誤差數據預測.利用互信息法和曹氏方法進行相空間重構,併運用小數據量法計算最大Lyapunov指數,對加工誤差時間序列進行混沌識彆.通過最小二乘支持嚮量機對歷史樣本的學習建立預測模型,併將其預測結果與RBF神經網絡預測結果進行倣真對比.結果錶明,在較少的加工誤差數據條件下,該模型能夠有效地描述和預測加工誤差的變化,具有較高的預測精度.
제출장혼돈-지지향량궤모형방법응용우가공오차수거예측.이용호신식법화조씨방법진행상공간중구,병운용소수거량법계산최대Lyapunov지수,대가공오차시간서렬진행혼돈식별.통과최소이승지지향량궤대역사양본적학습건립예측모형,병장기예측결과여RBF신경망락예측결과진행방진대비.결과표명,재교소적가공오차수거조건하,해모형능구유효지묘술화예측가공오차적변화,구유교고적예측정도.
