【塑料热压成型预测】基于原子搜索算法优化支持向量机ASO-SVM的塑料热压成型预测（多输入单输出）附Matlab源码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在塑料热压成型过程中，预测成型件的质量和性能是至关重要的。为了提高预测准确性和效率，本文提出了一种基于原子搜索算法优化支持向量机（ASO-SVM）的塑料热压成型预测算法。该算法可以根据多个输入参数，如温度、压力、时间等，预测出成型件的质量。

支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，在分类和回归问题中都有广泛应用。然而，传统的SVM在处理大规模数据集时存在计算复杂度高和模型泛化能力差的问题。为了解决这些问题，本文引入了原子搜索算法（ASO）来优化SVM模型的参数。

ASO是一种基于自然界原子结构和搜索行为的优化算法。它模拟了原子在分子中的运动和相互作用，通过搜索最佳解来优化问题。在ASO-SVM算法中，原子代表SVM模型的参数，而分子代表整个SVM模型。通过模拟原子的搜索行为，ASO-SVM可以在参数空间中搜索最佳解，从而提高模型的性能。

ASO-SVM算法的流程如下：

收集塑料热压成型的输入数据和输出数据。输入数据包括温度、压力、时间等参数，输出数据为成型件的质量。
对输入数据进行预处理，包括归一化和特征选择等步骤。这些步骤可以提高数据的可处理性和模型的预测准确性。
初始化ASO-SVM算法的参数。这些参数包括原子个数、搜索步长、搜索范围等。通过调整这些参数，可以控制算法的搜索能力和收敛速度。
使用ASO算法来搜索SVM模型的最佳参数。ASO算法通过模拟原子的搜索行为，不断更新SVM模型的参数，直到找到最佳解。
使用优化后的SVM模型进行预测。将测试数据输入到SVM模型中，可以得到预测结果。
对预测结果进行评估和分析。通过比较预测结果和实际结果，可以评估模型的准确性和性能。

通过实验和比较，本文验证了ASO-SVM算法在塑料热压成型预测中的有效性和优越性。与传统的SVM算法相比，ASO-SVM在预测准确性和计算效率方面都有显著提升。这表明ASO-SVM算法可以成为一种有效的塑料热压成型预测方法。

总结起来，本文提出了一种基于原子搜索算法优化支持向量机的塑料热压成型预测算法。该算法通过模拟原子的搜索行为，优化SVM模型的参数，从而提高预测准确性和效率。实验结果表明，ASO-SVM算法在塑料热压成型预测中具有显著的优势。希望本文的研究能够为塑料热压成型预测提供一种新的方法和思路。

📣 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%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );