选取对化学镀Ni-P/ZrO2复合镀层的显微硬度具有代表性的影响因素作为输入变量,以正交试验获得的有限试验数据为样本,先建立基于传统支持向量机的预测模型,再采用遗传算法对传统支持向量机中的惩罚因子与核函数参数进行优化,最终建立基于改进支持向量机的预测模型.通过遗传算法进化迭代,提高改进支持向量机模型的预测精度.选取神经网络模型和传统支持向量机模型作为对比模型.结果 表明:改进支持向量机模型的预测精度较高,可以利用该模型对化学镀Ni-P/ZrO2复合镀层的显微硬度进行预测.
预测模型 显微硬度 化学镀Ni-P/ZrO2复合镀层 改进支持向量机