所以，灰色組合模型預測精度高於多元線性回歸模型。
7.7本章小結
本章在GM(1,1)模型和GM(1,N)模型的基礎之上，提出了基於多變量灰色組合預測模型的建模方法，該模型為灰色預測模型和多元線性回歸模型的組合。在對金剛石木工刀具電火花磨削工藝規律的研究基礎上，利用正交設計實驗結果作為樣本數據，建立了金剛石木工刀具電火花磨削工藝參數的預測模型，並通過與多元線形回歸模型預測精度的比較，驗證了所建立的模型具有良好的預測效果和精度，預測結果理想，可見該模型的建立是有意義、有價值的。
結論
本文通過對國內外刀具電火花磨削研究現狀的分析和總結，提出了采用灰色理論對金剛石木工刀具電火花磨削工藝參數進行研究。對影響磨削性能的工藝參數進行了優勢因素分析和工藝參數優化，建立了磨削效果灰色預測模型。本項研究對於實現超硬木工刀具電火花磨削的智能化、提高其穩定性具有一定的理論意義。主要研究成果及結論如下：
（1）在國內首次提出運用灰色係統理論研究金剛石木工刀具電火花磨削工藝參數。金剛石木工刀具硬度大，刃口形狀複雜，在磨削過程中影響因素多，具有隨機性和不確定性的特點，該理論成功地解決了金剛石木工刀具磨削過程工藝參數優化及預測問題。
（2）采用正交實驗設計的方法，獲得金剛石木工刀具電火花磨削工藝參數實驗數據。將正交實驗法應用於電火花加工工藝研究，以峰值電流、脈衝寬度、峰值電壓、脈衝間隔、加工速度等參數作為實驗的五個因素，並選定各自的水平範圍，進行金剛石木工刀具電火花磨削參數的研究。
（3）以機床性能參數為相關因素變量，選取影響磨削效果的工藝參數作為係統特征變量，應用灰關聯分析法，建立了絕對灰關聯度矩陣，利用優勢分析原則確定了機床磨削工藝參數對其磨削效果的影響程度。本文通過對一般灰色關聯分析法和加權灰色關聯分析法進行比較，認為在工程實際中，各因素的權重是不同的，加權灰色關聯分析考慮到了權重的差異，所以關聯分析結果較一般灰色關聯分析結果更加精確。通過加權灰色關聯分析結果可知：在電火花磨削工藝的主要參數：脈衝寬度、脈衝間隔、峰值電流、峰值電壓和加工速度中，對蝕除量影響最大的是脈衝寬度；對粗糙度影響最大的是加工速度。
（4）應用灰色決策理論，獲得最佳工藝參數組合方案。研究了工藝參數與工藝性能指標的關係，通過對工藝性能指標：表麵粗糙度、材料蝕除量的分析，並對比分析不同加工條件下表麵粗糙度和材料蝕除量的差異，為最終確定合理工藝參數提供依據。采用灰色局勢決策和灰模式關聯決策兩種決策方法研究工藝參數最優組合，兩組結果相同。
（5）針對金剛石木工刀具電火花磨削的工藝特點及其複雜性，采用多變量灰色預測模型的建模方法，得到了多元線性回歸模型的一種改進模型。該模型考慮了各自變量之間的相互聯係，利用灰色預測模型的預測值剔除了自變量的噪音汙染，進而提高了多元線性回歸模型的預測精度，預測結果理想，實現了基於選取的工藝參數的磨削效果的智能預測。
盡管本項研究在金剛石木工刀具電磨削工藝參數研究上取得了一定的成果，但是由於時間倉促，整個工作中還有不足之處。實驗僅局限於高速走絲線切割機床，且隻進行了特定的工藝參數實驗，因此這個工藝實驗還可以繼續針對其他電火花機床和工藝參數範圍深化進行。參數優化完成以後，如何根據優選完畢的參數來對電火花機床進行直接設置，也沒有得到進一步的研究。為此，對未來的工作提出以下的建議和展望：
（1）實驗所采用方法可在正交實驗組合設計的基礎上，進一步探索其他適合電火花加工的工藝實驗方法。例如，近年來根據實驗設計的基本原則，直接按因素各水平的實際組合，隨機選擇實驗點產生若幹實驗方案，按優良性準則從中選出較優者的直接實驗設計方法等。
（2）在線切割基本工藝規律和加工經驗的基礎上，可嚐試範圍更大的電參數設置以及非電條件對電火花磨削性能指標影響的研究。
（3）由於實驗條件等因素的限製，電火花工藝參數值的取樣分布跨越較大，文中僅分析了五因素的四個水平值，建議今後的實驗將工藝參數等級進一步細分，可對金剛石電火花磨削工藝參數做詳細研究。
（4）本研究主要進行了單目標下電火花磨削性能指標的影響因素的分析，為全麵了解多目標下工藝參數的影響變化，在本研究的基礎上，可進一步進行多目標下的優勢因素分析。