基于随机森林的点蚀电位预测
Prediction for pitting potential based on random forest algorithm作者机构：中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东青岛266111
出 版 物：《电焊机》 (Electric Welding Machine)
年 卷 期：2020年第50卷第5期
页 面：45-49,I0007页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：点蚀是不锈钢点焊接头最常见的失效形式之一。点蚀电位作为衡量点蚀行为的特征量,与焊接电流、焊接时间、电极压力等参数有着复杂的非线性关系。针对文献中不锈钢接头点蚀行为数据,建立随机森林模型,优化的决策树数目为1 000,通过五折交叉验证确定节点备选变量个数为2。预测结果表明:除29号样本预测相对误差较高外(-14.81%),剩余样本的预测结果均优于神经网络和支持向量机,相对误差的绝对值在10%以下。
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