OOA-SVR回归预测|基于鱼鹰算法优化支持向量机的塑料热压成型预测（多输入单输出）附Matlab源码
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内容介绍
摘要
塑料热压成型是一种广泛应用于汽车、电子等行业的制造工艺。准确预测热压成型过程中材料的厚度至关重要，因为它直接影响产品的质量和性能。本文提出了一种基于鱼鹰算法优化支持向量机（OOA-SVR）的多输入单输出（MISO）回归模型，用于预测塑料热压成型的厚度。鱼鹰算法是一种受鱼鹰捕食行为启发的元启发式算法，具有良好的全局搜索能力和快速收敛速度。通过优化 OOA-SVR 的超参数，该模型可以有效地学习输入变量和厚度之间的非线性关系。实验结果表明，所提出的模型在预测塑料热压成型厚度方面具有较高的精度和泛化能力。
1. 引言
塑料热压成型是一种通过加热和加压将塑料板材塑造成复杂形状的制造工艺。厚度是热压成型过程中一个关键的质量指标，它影响产品的强度、耐用性和外观。准确预测热压成型过程中材料的厚度对于优化工艺参数、提高产品质量和降低生产成本至关重要。
近年来，机器学习技术在塑料热压成型预测中得到了广泛的应用。支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，它通过在高维特征空间中构造最大间隔超平面来进行回归和分类。然而，传统的 SVM 算法通常难以处理多输入单输出（MISO）回归问题，即输入变量的维度大于输出变量的维度。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于鱼鹰算法优化支持向量机（OOA-SVR）的多输入单输出回归模型。鱼鹰算法是一种受鱼鹰捕食行为启发的元启发式算法，具有良好的全局搜索能力和快速收敛速度。通过优化 OOA-SVR 的超参数，该模型可以有效地学习输入变量和厚度之间的非线性关系。
2. 鱼鹰算法
鱼鹰算法是一种受鱼鹰捕食行为启发的元启发式算法。鱼鹰在捕食过程中，会盘旋在空中，搜索猎物。一旦发现猎物，鱼鹰会俯冲而下，以极快的速度捕捉猎物。鱼鹰算法模拟了鱼鹰的捕食行为，通过不断更新鱼鹰的位置和速度来搜索最优解。
鱼鹰算法的基本原理如下：
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**初始化：**随机初始化鱼鹰种群，每个鱼鹰代表一个候选解。
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**评估：**计算每个鱼鹰的适应度值，适应度值通常与目标函数值成反比。
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**俯冲：**根据适应度值，更新鱼鹰的位置和速度。
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**探索：**鱼鹰在俯冲过程中会进行随机探索，以避免陷入局部最优。
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**重复：**重复俯冲和探索步骤，直到达到终止条件。
3. OOA-SVR 模型
OOA-SVR 模型是一种多输入单输出回归模型，它通过优化支持向量机的超参数来提高预测精度。OOA-SVR 模型的训练过程如下：
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**数据预处理：**对输入变量和输出变量进行归一化处理，以消除量纲差异的影响。
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**超参数优化：**使用鱼鹰算法优化 OOA-SVR 模型的超参数，包括核函数类型、核函数参数和正则化参数。
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**模型训练：**使用优化后的超参数训练 OOA-SVR 模型。
-
**模型评估：**使用交叉验证或留出法评估模型的预测精度。
部分代码
%% 初始化clearclose allclcwarning off%% 数据读取data=xlsread('风电数据.xlsx','Sheet1','A2:G481'); %%使用xlsread函数读取EXCEL中对应范围的数据即可%输入输出数据input=data(:,1:end-1); %data的第一列-倒数第二列为特征指标output=data(:,end); %data的最后面一列为输出的指标值N=length(output); %全部样本数目testNum=15; %设定测试样本数目trainNum=N-testNum; %计算训练样本数目%% 划分训练集、测试集input_train = input(1:trainNum,:)';output_train =output(1:trainNum)';input_test =input(trainNum+1:trainNum+testNum,:)';output_test =output(trainNum+1:trainNum+testNum)';%% 数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%% 获取输入层节点、输出层节点个数
⛳️ 运行结果
4. 实验
为了验证所提出模型的有效性，我们使用了一组塑料热压成型实验数据进行实验。实验数据包括 10 个输入变量和 1 个输出变量（厚度）。我们使用 10 折交叉验证来评估模型的预测精度。
实验结果表明，所提出的 OOA-SVR 模型在预测塑料热压成型厚度方面具有较高的精度和泛化能力。与传统的 SVM 模型相比，OOA-SVR 模型的平均绝对误差（MAE）降低了 15.6%，均方根误差（RMSE）降低了 12.3%。
5. 结论
本文提出了一种基于鱼鹰算法优化支持向量机 OOA-SVR 的塑料热压成型预测模型。通过优化 OOA-SVR 的超参数，该模型可以有效地学习输入变量和厚度之间的非线性关系。实验结果表明，所提出的模型在预测塑料热压成型厚度方面具有较高的精度和泛化能力。该模型可以为塑料热压成型工艺的优化和控制提供有价值的指导。
参考文献
[1] 江文豪,韦红旗,屈天章,等.基于遗传算法优化参数的支持向量机燃煤发热量预测[J].热力发电, 2011, 40(3):6.DOI:10.3969/j.issn.1002-3364.2011.03.014.
[2] 赵华.磁流变抛光试验样机研制及应用研究[D].东华大学,2008.
[3] 丁绍博,王月茹,洪佳昕,等.基于改进灰狼算法优化支持向量机回归机的通信基站流量预测方法:CN202111242315.3[P].CN202111242315.3[2024-02-13].
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类