【SVM回归预测】基于鲸鱼算法优化支持向量机WOA-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

本文介绍了一种基于鲸鱼算法优化的支持向量机(SVM)在塑料热压成型过程中的预测应用。通过实验数据和机器学习，优化模型能准确预测塑料的变形和应力分布，帮助制造商提升生产效率和产品质量。

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🔥 内容介绍

塑料热压成型是一种常见的制造工艺，广泛应用于塑料制品的生产中。在这个过程中，塑料材料被加热到可塑性状态，然后被置于模具中进行成型。这种成型方法具有高效、精确和可重复性的优点，因此受到了广大制造商的青睐。

然而，塑料热压成型过程中存在着一些挑战。其中之一是如何准确地预测塑料在成型过程中的变形和应力分布。这对于设计模具、选择合适的成型参数以及优化生产过程至关重要。因此，研究人员一直致力于开发精确的预测模型，以提高塑料热压成型的效率和质量。

在本文中，我们将介绍一种基于鲸鱼算法优化支持向量机 (WOA-SVM) 的塑料热压成型预测算法流程。鲸鱼算法是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的优化算法，具有全局搜索和快速收敛的特点。而支持向量机是一种常用的机器学习算法，能够处理非线性和高维数据，并具有较好的泛化能力。

首先，我们将收集塑料热压成型过程中的实验数据，包括塑料材料的物性参数、成型温度、压力等。然后，我们将使用鲸鱼算法对支持向量机的参数进行优化，以提高预测模型的准确性和稳定性。优化后的支持向量机模型将能够更好地预测塑料热压成型过程中的变形和应力分布。

接下来，我们将使用优化后的支持向量机模型进行塑料热压成型预测。我们将输入塑料材料的初始形状和成型参数，然后通过模型预测出塑料在成型过程中的变形和应力分布。这将帮助制造商更好地理解塑料热压成型过程，并根据预测结果进行模具设计和成型参数的选择。

最后，我们将评估优化后的支持向量机模型的性能。我们将使用实验数据与模型预测结果进行对比，并计算预测误差。通过评估模型的准确性和稳定性，我们可以确定该模型在塑料热压成型预测中的可行性和适用性。

总之，基于鲸鱼算法优化支持向量机的塑料热压成型预测算法流程具有很大的潜力。通过优化支持向量机模型的参数，我们能够提高预测模型的准确性和稳定性，从而帮助制造商优化塑料热压成型过程。这将有助于提高产品质量、降低生产成本，并推动塑料热压成型技术的发展。

📣 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 );