基于三种机器学习算法的智能制造能力成熟度评价

根据中国各省市的发展状况提出评估智能制造能力的成熟度模型。从智能制造装备、工业信息化、工业创新力、行业应用四个方面选取21个智能制造能力指标,采用BP神经网络、随机森林回归、支持向量机回归3种机器学习算法构建智能制造能力成熟度模型并进行训练以及验证。利用K折交叉验证、泛化误差定量的评估3种模型,选择出最优评价模型后再利用最优评价模型的输出值,确定各城市智能制造能力的成熟度等级。结果表明:(1)随机森林回归模型最适用于评价智能制造能力成熟度,且其特征重要性可以为指标与成熟度的相关性提供依据。(2)我国广东、江苏、山东三地的智能制造能力成熟度等级最高,贵州、西藏、甘肃等地等级最低。