基于支持向量机的精纺毛织物透气性预测

论文摘要

为了能够快速、高效地预测精纺毛织物材料透气性,首先对精纺毛织物透气性参数之间的关系进行分析,然后,基于对现有的精纺毛织物透气性预测方法进行比较分析,并借助支持向量机训练速度快、参数选择少的优点,构建了一种基于支持向量机的精纺毛织物透气性预测模型。其次,选取了34组精纺毛织物样本,其中27组作为训练样本,7组作为测试样本,通过提出的模型对精纺毛织物的透气性进行实验验证。结果表明:在参数C=1 325.525 8和σ=0.102 8的条件下,对精纺毛织物透气性预测结果的平均误差小于4%,得到较好预测结果。与现有BP神经网络预测模型相比,其预测精度提高了3%,进一步说明构建的模型有利于快速、高效地预测精纺毛织物材料透气性。

论文目录

• 1 精纺毛织物透气性回归算法
•   1.1 预测原理
•   1.2 支持向量机基本思想
•   1.3 透气性回归算法
• 2 精纺毛织物透气性回归模型
•   2.1 输入输出指标选取
•   2.2 基于SVM的回归模型的建模
•     2.2.1 数据标准化处理
•     2.2.2 回归模型的关键参数
•     2.2.3 基于SVM的回归预测模型
•     2.2.4 回归模型训练与测试
• 3 模型验证与评价
•   3.1 实验环境与设计
•   3.2 数据的准备与处理
•   3.3 SVM模型参数寻优
•   3.4 SVM模型泛化性分析
•   3.5 SVM模型与BP模型预测结果分析
•   3.6 鲁棒性分析
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邵景峰,王希尧

关键词: 预测,透气性,精纺毛织物,支持向量机

来源: 毛纺科技 2019年08期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 西安工程大学管理学院

基金: 陕西省重点研发计划项目(2017GY-39),中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J201508),中国纺织工业联合会科技指导性项目计划(2016076),陕西省教育厅服务地方专项计划项目(16JF009),西安市科技计划项目(2017074CG,RC037(XAGC005))

分类号: TS101.923

DOI: 10.19333/j.mfkj.2018100280807

页码: 66-72

总页数: 7

文件大小: 193K

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