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《工程塑料应用》 2021年第08期
DOI:10.3969/j.issn.1001-3539.2021.08.010
基于特征选择和贝叶斯优化LightGBM的注塑制品尺寸预测
宋建12,陈广森12,陈敬福12,徐百平34
1.华南理工大学广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室,广州 510640; 2.华南理工大学聚合物加工工程教育部重点实验室,广州 510640; 3.五邑大学智能制造学部,广东江门 529020; 4.广东轻工职业技术学院广东省高分子先进加工工程技术研究中心,广州 510300 
Size Prediction of Injection Molded Products based on Feature Selection and Bayesian Optimized LightGBM
Song Jian12, Chen Guangsen12, Chen Jingfu12, Xu Baiping34
1. Guangdong Advanced Polymer Manufacturing Technology and Equipment Key Laboratory, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China; 2. Key Laboratory of Polymer Processing Engineering, Ministry of Education, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China; 3. School of Intelligent Manufacturing, Wuyi University, Jiangmen 529020, China; 4. Advanced Research Center for Polymer Processing Engineering of Guangdong Province, Guangdong Industry Polytechnic, Guangzhou 510300, China 
摘要:提出了一种基于Pearson相关系数特征选择和经贝叶斯优化的LightGBM算法模型对注塑制品的尺寸进行回归预测的方法。首先对注塑数据预处理,计算各特征与待预测注塑制品尺寸的Pearson相关系数,筛选出与注塑制品尺寸相关性较强的特征,然后使用经贝叶斯优化的LightGBM算法对处理后的数据进行训练和测试。通过与随机森林、支持向量机以及人工神经网络算法进行对比验证,发现所提出的贝叶斯优化LightGBM算法比其它三种算法具有更高的预测精度,且能准确反映尺寸的变化趋势。 
Abstract:A regression prediction method for the size of injection molding products was proposed based on feature selection of Pearson correlation coefficient and Bayesian optimized LightGBM algorithm. Firstly, the injection molding data were preprocessed to calculate the Pearson correlation coefficient between each feature and the size of the injection molding products to be predicted. Then, the features with strong correlation with the size of the injection molding products were screened out. Finally, the Bayesian optimized LightgBM algorithm was used to train and test the processed data. By comparing with random forest, support vector machine and artificial neural network algorithm, it is found that the proposed Bayesian optimized LightGBM algorithm has higher prediction accuracy than other three algorithms, and can accurately reflect the changing trend of size. 
关键词:注塑;贝叶斯优化;LightGBM算法;尺寸预测 
Keywords:injection molding; Bayesian optimization; LightGBM algorithm; size prediction 
基金:国家重点研发计划项目(2019YFB1704900),国家自然科学基金项目(11972023) 
本文引用格式:
宋建,陈广森,陈敬福,等.基于特征选择和贝叶斯优化LightGBM的注塑制品尺寸预测[J].工程塑料应用,2021,49(8):54-60.
Song Jian,Chen Guangsen,Chen Jingfu,et al. Size prediction of injection molded products based on feature selection and Bayesian optimized LightGBM[J]. Engineering Plastics Application,2021,49(8):54-60. 

原文:
 
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