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申请/专利权人：湖北汽车工业学院
摘要：本发明属于刀具磨损预测技术领域，具体涉及一种基于PCC‑GWO‑SVM算法的刀具磨损预测方法及系统，其中方法包括：构建PCC‑GWO‑SVM刀具磨损预测模型；使用刀具磨损预测模型进行仿真预测，得到预测结果；以及评估预测结果与实际观测值之间的误差指标；本发明的基于PCC‑GWO‑SVM算法的刀具磨损预测方法通过PCC方法筛选与刀具磨损高度相关的特征数据，降低特征维度和噪声干扰对预测模型性能的影响，减少预测模型的复杂度，并提高了预测模型的泛化能力，再利用GWO算法对SVM的核函数参数、惩罚因子等进行优化，提高了SVM在刀具磨损预测时的准确性和稳定性。
主权项：1.一种基于PCC-GWO-SVM算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，包括：构建PCC-GWO-SVM刀具磨损预测模型；使用刀具磨损预测模型进行仿真预测，得到预测结果；以及评估预测结果与实际观测值之间的误差指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北汽车工业学院 基于PCC-GWO-SVM算法的刀具磨损预测方法及系统
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