《表7 回归模型方差分析：基于灰色关联分析的直齿轮冷挤压成形工艺参数优化》

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《基于灰色关联分析的直齿轮冷挤压成形工艺参数优化》

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应用所得回归模型进行数据预测，关于灰色关联度的模型预测值与实验值对比结果如图7所示，由图可知，模型预测值与实验值吻合度高，平均相对误差仅为3.12%。图8为回归模型残差的正态分布图，图中各点接近直线且无异常点，同时，由表7可知，模型的显著性P值为0.0001<0.05 （显著性水平为0.05），说明回归模型是非常显著的。为了进一步检验预测模型的拟合优度和预测精度，模型拟合优度统计量见表8，确定系数R2和调整确定系数R2adj均大于95%，说明回归模型的拟合优度好[12]，预测确定系数R2pre和调整确定系数R2adj差值小于0.1，预测模型具有较精确的预测能力。S值表示数据值与实际响应曲面的距离的变异，S值越低，模型描述响应的精确程度越高。综上可知，基于主成分分析法和灰色关联分析建立的回归模型具有较好的拟合优度和预测能力，可进行下一步的工艺参数优化求解。