Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能的支持向量回归预测

来源期刊：航空材料学报2012年第5期

论文作者：唐江凌 蔡从中 皇思洁 肖婷婷

文章页码：92 - 96

关键词：Al-Cu-Mg-Ag合金;强度;支持向量回归;粒子群优化;回归分析;

摘    要：为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能,根据实测数据集,应用基于粒子群算法（PSO）寻优的支持向量回归（SVR）方法,建立了SVR预测模型。模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入,合金的抗拉强度、屈服强度为输出。经过与BP神经网络模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度。