焊条成分预测力学性能的研究现状
目前，在焊条配方设计以及质量预测研究中，主要以单一的预测方法例如回归法、BP神经网络、RBF神经网络、模糊神经网络来建立影响因子和性能指标及质量参数间的关系模型，常会出现某些性能指标预测误差较大( 甚至高达20% )的问题。如果能够获得一种简单有效的预测方法, 进一步提高焊条熔敷金属力学性能预测模型的准确性和稳定性，以满足实际生产要求，对焊条配方设计及质量控制具有重要的指导意义。
近几年来，性能预测等方面广泛应用了组合预测方法。利用组合预测方法,可以在不同的角度建立各种不同的预测模型，再在这些各具特点的预测模型的基础上建立一个不同于这些模型的协调模型，即组合预测模型，它可以综合利用各单项预测方法提供的信息，集成不同信息来源的预测结果，从而有效地提高预测精度。
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