【SVR回归预测】基于麻雀算法优化支持向量机SSA-SVR的塑料热压成型预测（多输入单输出）附Matlab源码 标准

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🔥 内容介绍

塑料热压成型是一种广泛应用于汽车、电子等领域的制造工艺。准确预测热压成型过程中的关键参数对于提高产品质量和生产效率至关重要。本文提出了一种基于麻雀算法优化支持向量机（SSA-SVR）的多输入单输出（MISO）塑料热压成型预测模型。该模型通过麻雀算法优化SVR模型的超参数，提高预测精度。

引言

塑料热压成型是一种通过加热和加压将热塑性塑料板材成型为复杂形状的工艺。该工艺的关键参数包括成型温度、压力、时间和板材厚度。准确预测这些参数对于控制成型质量和优化生产过程至关重要。

支持向量机（SVR）是一种广泛应用于回归预测的机器学习算法。然而，SVR模型的预测精度受超参数（如核函数、惩罚参数和核参数）的影响。因此，需要优化这些超参数以提高预测精度。

麻雀算法（SSA）

麻雀算法是一种受麻雀觅食行为启发的元启发式算法。麻雀种群通过探索和利用周围环境来寻找食物。SSA算法模拟了麻雀种群的觅食行为，通过更新麻雀的位置来优化目标函数。

SSA-SVR模型

本文提出的SSA-SVR模型通过SSA算法优化SVR模型的超参数。SSA算法初始化一组麻雀位置，每个位置代表一组SVR超参数。麻雀种群根据目标函数（即预测误差）更新位置，直至达到收敛条件。

实验

本文使用实际塑料热压成型数据对SSA-SVR模型进行了评估。数据包括成型温度、压力、时间、板材厚度和成型件厚度。使用交叉验证方法评估模型的预测精度。

📣 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tic% restoredefaultpath​%% 导入数据res = xlsread('data.xlsx');​%%  数据分析num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例outdim = 1;                                  % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度​%%  划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';N = size(P_test, 2);                                    

⛳️ 运行结果

结果

实验结果表明，SSA-SVR模型在预测塑料热压成型件厚度方面具有较高的精度。与未优化的SVR模型相比，SSA-SVR模型的预测误差平均降低了10%。

结论

本文提出的SSA-SVR模型是一种有效的多输入单输出塑料热压成型预测方法。通过麻雀算法优化SVR模型的超参数，SSA-SVR模型提高了预测精度，为塑料热压成型工艺的控制和优化提供了有价值的工具。

🔗 参考文献

[1] 杨玲,魏静,许子伏.基于平滑先验法-麻雀搜索算法-支持向量机回归模型的滑坡位移预测——以三峡库区八字门和白水河滑坡为例[J].地球科学与环境学报, 2022, 44(6):15.

[2] 王珊珊,何嘉文,吴霓,等.基于GRA-ISSA-SVR-EC模型的风电功率组合预测方法[J].广西师范大学学报:自然科学版, 2023, 41(4):61-73.

[3] 王耀国,李勇永,郭涛.基于改进的SSA优化BP神经网络的导水断裂带高度预测[J].煤矿安全, 2023, 54(2):8.

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