基于Stacking的Ni Ti基形状记忆合金绝热温变预测

李珺，徐亮，陈小然

东北林业大学计算机与控制工程学院

摘　要

文章提出一种基于堆叠泛化（Stacking）的镍钛（NiTi）基形状记忆合金绝热温变预测方法。首先，建立包含镍钛（NiTi）基合金绝热温变数据集，采用Boruta算法对数据集进行特征选择。随后，采用DT、RF、GBRT和XGBoost作为基学习器，GBRT作为元学习器，结合K折交叉验证的Stacking方法建模。最后，采用SHAP算法对模型进行可解释性分析，挖掘各特征值对预测镍钛（NiTi）基形状记忆合金绝热温变的贡献。实验结果表明，所提方法对镍钛（NiTi）基形状记忆合金绝热温变的预测具有较高准确率，相比于单一模型，R~2最高提升26.03%。

关键词

镍钛(Ni Ti)；绝热温变；堆叠泛化(Stacking)；SHAP算法

基金项目

国家自然科学基金资助项目（项目编号：52071074）

分类号

TG139.6

栏　目

专业论坛

出　处

《冶金与材料》2025年第6期，第 192-194 页（共 3 页）

出版日期

2025-06-20

知网数据

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