华南理工大学学报(自然科学版)

作者：宋建, 王文龙, 李东, 等

单位：1. 华南理工大学聚合物国家工程研究中心2. 华南理工大学广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室3. 金发科技股份有限公司企业技术中心

关键词：注塑件尺寸预测,机器学习,模型融合,Stacking集成学习

基金：高分子产品混合制造产线智能决策与管控技术

机器学习算法能够处理高维和多变量数据，并在复杂和动态环境中提取数据中的隐藏关系，在注塑件尺寸预测中具有很好的应用前景。注塑件尺寸预测系统的性能取决于机器学习算法的选择，然而，传统的机器学习算法在实际应用中不能达到很好的预测效果。本文提出一种基于Stacking集成学习方法的融合模型，采用优化的特征选择方法，建立模型时通过对比不同的Stacking学习器组合方式，组合多种类型的学习器，从而得到预测性能最佳的模型。该模型在注塑件尺寸预测方面的性能较传统模型有了很大的提升，同时模型预测结果可根据特征解释回溯到实际生产中，为制造工艺和工序的优化提供决策指导。

来源：2022年第6期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看华南理工大学学报(自然科学版)杂志2022年第6期