【源码】基于Python的金属积层制造粗糙度预测系统

项目简介

本项目聚焦金属积层制造领域，开发了关键特征搜索与应用方法，用于估计金属积层制造过程中的表面粗糙度。通过LASSO算法筛选出与粗糙度关联度最高的关键特征，再利用神经网络建立预测模型，能在实际制造过程前提前预知下一图层的表面粗糙度。

项目的主要特性和功能

主要特性

• 关键特征搜索：借助LASSO算法精准筛选与粗糙度关联度最高的特征，增强模型准确性与可解释性。
• 神经网络模型建立：基于筛选出的关键特征，运用神经网络进行学习和建模。
• 模型预测：利用已建立的模型对表面粗糙度进行预测。

功能解析

• 筛选关键特征：找出与粗糙度关联度最高的特征。
• 构建并训练模型：使用Keras构建神经网络模型处理回归问题，包含数据预处理、模型构建、训练、预测及结果可视化等功能。
• 加载模型预测：加载已训练好的神经网络模型进行预测。

安装使用步骤

前提条件

用户已下载本项目的源代码文件，且安装了Python环境及必要的库，如pandas、numpy、matplotlib和keras。

具体步骤

1. 数据准备：将CSV文件放置在指定的数据路径下。
2. 筛选特征：运行KeyFeature.py脚本筛选关键特征。
3. 训练模型（可选）：若需自行训练模型，运行KerasNN.py。
4. 加载预测：运行loadNNmodel.py，加载预训练模型进行表面粗糙度预测。

注意事项

运行脚本前，需确保数据路径、模型保存路径等参数设置正确。本项目适用于金属积层制造表面粗糙度预测，使用前要保证数据完整准确，模型预测结果仅供参考，实际制造需综合多因素判断。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】