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🔥 内容介绍

SVM回归预测是一种常用的机器学习方法，它在许多领域都有着广泛的应用。本文将介绍基于自适应粒子群算法优化支持向量机（PSO-SVM）的塑料热压成型预测研究，该研究是针对多输入单输出的情况展开的。

塑料热压成型是一种常见的加工工艺，它在制造业中有着重要的应用。通过对塑料材料进行热压成型，可以制造出各种各样的产品，如塑料零件、包装材料等。然而，热压成型过程中的温度、压力、时间等因素会对成型质量产生影响，因此需要进行预测和优化。

在本研究中，我们采用了自适应粒子群算法来优化支持向量机模型，以实现对塑料热压成型过程的预测。自适应粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，它能够在搜索过程中自适应地调整参数，从而提高搜索效率和收敛速度。通过将自适应粒子群算法与支持向量机相结合，我们可以更好地拟合和预测塑料热压成型过程中的复杂关系。

在实验中，我们收集了与塑料热压成型过程相关的多个输入变量，如温度、压力、时间等，以及一个输出变量，如成型质量。然后，我们将这些数据分为训练集和测试集，用于训练和验证我们的PSO-SVM模型。通过实验结果的分析，我们发现PSO-SVM模型在预测塑料热压成型过程中的成型质量方面具有较高的准确性和泛化能力。

总的来说，基于自适应粒子群算法优化支持向量机的塑料热压成型预测研究为塑料加工工艺的优化和控制提供了一种新的思路和方法。未来，我们将继续深入研究和探索，进一步提高预测模型的性能，推动塑料热压成型技术的发展和应用。希望本文的研究成果能够为相关领域的研究者和工程师提供一定的参考和借鉴，推动塑料热压成型技术的进步和创新。

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

-----------------------误差计算--------------------------

PSO-SVM的预测集的评价结果如下所示：

平均绝对误差MAE为：1107.3363

均方误差MSE为：       2062909.003

均方根误差RMSEP为：  1436.2831

决定系数R^2为：  0.91665

剩余预测残差RPD为：  2.5561

平均绝对百分比误差MAPE为：  0.032754

-----------------------误差计算--------------------------

PSO-SVM最终的评价结果如下所示：

均方根误差RMSEP为：  1270.2404

决定系数R^2为：  0.85699

🔗 参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合