项目经历滚珠丝杠热误差建模研究
2025.12 — 2026.07 · 第一作者
以多工况实测温度与热误差数据为基础，提出 WOA-PSO-ILSO 混合优化 BP 神经网络预测模型，预测精度较传统 BP 提升约 68%、较 ILSO-BP 提升约 15%（论文拟投）。
- 以多工况实测温度与热误差数据为基础，构建预测数据集
- 提出 WOA-PSO-ILSO 混合优化 BP 神经网络预测模型
- 结合滑动窗口时序特征构建与随机森林特征筛选
- 相比传统 BP 与 ILSO-BP 模型，预测精度分别提升约 68% 和 15%（论文拟投）
模型效果的提升更多来自特征与优化策略同工程问题的匹配，而不是单纯叠加算法。