基于实验数据训练的切削力组合预测模型

为提高切削力预测模型的准确性和稳定性,采用最优权值组合预测模型,以实验数据训练为基础,将人工神经网络模型、高斯过程回归模型及切削力经验公式这3个单一预测模型进行组合,对机械加工过程中的切削力进行预测。应用3种误差分析方法(均方根误差、平均绝对百分比误差及平均绝对误差)对组合预测模型进行评价,以此验证组合模型的稳定性和准确性。结果表明,相比于单一预测模型,组合算术平均模型所得结果与实验数据吻合良好,具有较高的精度和稳定性,对于切削力的预测具有参考价值。