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基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的裝備狀態(tài)組合預測方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(裝甲兵工程學(xué)院 技術(shù)保障工程系,北京 100072)

作者簡(jiǎn)介:

王少華(1986-),男,在讀博士生,主要從事裝備維修理論與技術(shù)方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP274

基金項目:

軍隊科研計劃項目(51327020303)。


Combination Forecasting Methods for Equipment Technical Condition Based on Elman Neural Network
Author:
Affiliation:

(Department of Technology Support Engineering, Academy of Armored Force Engineering, Beijing 100072, China)[JZ)]

Fund Project:

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    摘要:

    針對單一預測模型在利用多維狀態(tài)特征信息進(jìn)行狀態(tài)預測時(shí)效果常常不夠理想的情況,提出以灰色理論等模型作為單項預測模型,運用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行變權組合預測的建模方法;考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )容易因過(guò)擬合導致預測時(shí)泛化能力變差的問(wèn)題,運用遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )隱層節點(diǎn)數和訓練誤差閾值進(jìn)行優(yōu)化求解,建立了完整的基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的組合預測建模方法;最后,通過(guò)案例分析驗證了該預測方法的有效性,結果表明組合預測能夠將三步以?xún)鹊念A測相對誤差控制在10%以?xún)?大大優(yōu)于定權組合預測模型。

    Abstract:

    According to the problem that unique forecasting model usually can’t perform well as expected when the forecasting outcome of equipment condition relies on multi-dimensional characteristic parameters, a combination of forecasting output mode is taken as the combination forecasting method of condition. Considering the fact that static weighted combination forecasting methods often runs short in ability of generalization when dealing with complicate time series data, a variable weighted combination forecasting method based on Elman neural network is proposed. Genetic algorithm is utilized to optimize structural parameters of the network, the modeling process of forecasting model is finally determined. Finally, the model is verified by study of a case.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

王少華,張耀輝,韓小孩.基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的裝備狀態(tài)組合預測方法計算機測量與控制[J].,2014,22(8):2491-2494.

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歷史
  • 收稿日期:2013-12-17
  • 最后修改日期:2014-03-13
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-16
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