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雷达卡
MATLAB
实现基于
Ridge Regression-NSGA-II
岭回归（
Ridge Regression
）结合非支配排序遗传算法
II（NSGA-II
）进行齿轮质量参数优化预测
项目背景介绍
齿轮是机械传动系统中最常见的零部件之一，广泛应用于各种机械设备和车辆中。在现代工业生产中，齿轮的质量直接影响着设备的运行效率和可靠性。齿轮的质量通常由多个参数决定，这些参数包括齿轮的材料、几何形状、表面光洁度、硬度等。优化齿轮质量的各项参数，不仅能有效提高齿轮的使用寿命，还能提升机械设备的整体性能。
齿轮质量参数优化的传统方法通常依赖于经验或试验，然而，这种方式往往无法全面、精准地分析各个参数对齿轮性能的影响。随着计算机技术的发展，越来越多的研究者开始尝试利用数学模型和优化算法来预测和优化齿轮的质量参数。特别是多目标优化算法的应用，能够在多个目标之间找到平衡，从而实现齿轮性能的最优设计。
岭回归（Ridge Regression）是一种常用的回归方法，主要用于解决多重共线性问题，并通过引入L2正则化项来防止过拟合。在齿轮质量参数的预测中，岭回归能够有效地提高模型的泛化能力，尤其适用 ...
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