【摘 要】
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针对数控机床能耗组成成分复杂,理论分析很难以较高精准度预测能耗的问题,提出了一种基于数据驱动的BP-Adaboost数控机床能耗预测模型。该模型引入Adaboost算法集成强预测器
【基金项目】
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国家自然科学基金(51705055)
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针对数控机床能耗组成成分复杂,理论分析很难以较高精准度预测能耗的问题,提出了一种基于数据驱动的BP-Adaboost数控机床能耗预测模型。该模型引入Adaboost算法集成强预测器的能力,对BP神经网络进行改进,通过反复调整BP弱预测器权重和样本权重,得到强预测器,从而提高预测精准度。实验结果表明,BP-Adaboost预测模型与独立的BP神经网络预测模型相比能够更精确地对材料切削能耗进行预测,均方根误差和绝对误差均有所降低。由此可见,该预测模型在数控机床材料切削能耗预测方面,具有切实的可行性,为机床加工
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