为实现对超声挤压轴类零件表面粗糙度的合理预测，采用多元回归法、MLP神经网络法以及支持向量机回归法进行预测分析研究。将模型预估时所得数值与实际检测值进行比较分析，结果表明：相比于其他学者借助径向基神经网络构建的模型，其预测的相对误差为5.2%；借助多元回归法构建的模型具有更高的预测准确度，其预测的平均相对误差最小，最小值为4.92%。该预测模型可以进行不同参数下零件表面粗糙度的预测。
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