針對(duì)經(jīng)編生產(chǎn)過程中送經(jīng)量難以確定、調(diào)試費(fèi)時(shí)費(fèi)力且易造成資源浪費(fèi)的問題,提出一種基于線性回歸模型的送經(jīng)量預(yù)測(cè)算法。以經(jīng)編產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中的大量產(chǎn)品工藝數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),詳細(xì)介紹經(jīng)編工藝設(shè)計(jì)參數(shù)的篩選、模型的訓(xùn)練及工作原理,同時(shí)使用真實(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)試驗(yàn),并進(jìn)行模型評(píng)估,給出模型改進(jìn)方案。測(cè)試結(jié)果表明,模型的預(yù)測(cè)誤差僅為10.57%,具有較好的擬合預(yù)測(cè)效果,同時(shí)可以通過增加特征數(shù)量、優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等方法使模型預(yù)測(cè)性能進(jìn)一步提升。 

【文章來源】：針織工業(yè). 2020,(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

學(xué)習(xí)曲線

將屬性變量與送經(jīng)量結(jié)果分別作為橫、縱坐標(biāo)繪制散點(diǎn)圖后發(fā)現(xiàn)，一些屬性與最終送經(jīng)量結(jié)果之間并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，如牽拉密度與送經(jīng)量的關(guān)系，如圖2所示。由圖2可知，牽拉密度與送經(jīng)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且坐標(biāo)點(diǎn)軌跡與曲線更貼合，因此，確定能夠使用原有屬性的多項(xiàng)式擴(kuò)充原始數(shù)據(jù)集，從而修正模型高偏差的問題。

使用多項(xiàng)式屬性的模型也被稱為多項(xiàng)式回歸，使用原本經(jīng)編參數(shù)自身的高次項(xiàng)或多個(gè)參數(shù)的積生成新的屬性[8]，模型依然是線性模型，同樣能夠使用共軛梯度法進(jìn)行學(xué)習(xí)。根據(jù)送經(jīng)量相關(guān)研究，首先在數(shù)據(jù)集中添加牽拉密度的對(duì)數(shù)項(xiàng)ln C，而在繼續(xù)加入多項(xiàng)式屬性之前必須決定多項(xiàng)式屬性的最高次數(shù)，最高次數(shù)與屬性的數(shù)量直接相關(guān)。當(dāng)屬性數(shù)量足夠大時(shí)，模型往往會(huì)產(chǎn)生高方差的問題，即過擬合，此時(shí)訓(xùn)練得到的模型過分偏向于擬合訓(xùn)練集A中的數(shù)據(jù)，對(duì)于測(cè)試集T中的數(shù)據(jù)則無法較好地預(yù)測(cè)，最終會(huì)嚴(yán)重影響模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。選擇適當(dāng)次數(shù)的多項(xiàng)式十分重要，然而此時(shí)僅將測(cè)試集T用于多項(xiàng)式模型的評(píng)估是不夠客觀的，會(huì)由于模型在單一測(cè)試集上的表現(xiàn)偏向而影響模型的選擇。在多項(xiàng)式模型的評(píng)估與選擇中，使用交叉驗(yàn)證劃分法從數(shù)據(jù)集中額外劃分出一個(gè)驗(yàn)證集V，用于評(píng)估不同次數(shù)多項(xiàng)式模型的性能來進(jìn)行多項(xiàng)式次數(shù)選擇，T用于評(píng)估多項(xiàng)式次數(shù)決定后訓(xùn)練得到的模型。使用不同次數(shù)多項(xiàng)式訓(xùn)練所得的模型與其對(duì)應(yīng)的誤差變化如圖3所示。隨著高次項(xiàng)次數(shù)的增加，模型對(duì)訓(xùn)練集的擬合效果越來越強(qiáng)，但在驗(yàn)證集上能觀測(cè)到明顯的高方差現(xiàn)象，圖3中結(jié)果表明，多項(xiàng)式的最佳次數(shù)為2或3。根據(jù)模型在測(cè)試集上的最終表現(xiàn)，2次多項(xiàng)式模型與3次多項(xiàng)式模型的決定系數(shù)分別為0.803和0.724，所以最終選擇2次多項(xiàng)式回歸模型。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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