制造误差的灰自助动态预报

综合考虑灰色系统理论和Bootstrap统计理论的信息预报特点,建立制造误差的灰自助动态预报模型GBM(1,1),以解决信息预报中存在的一些问题。GBM(1,1)在灰微分建模时进行Bootstrap再抽样,更多地挖掘系统信息,从而更准确地预报系统真值及其分布区间的瞬态变化状况。在计算机仿真中,研究了各种随机误差系统例如正态分布、瑞利分布、均匀分布、三角分布以及混合分布等系统的预报问题,也涉及到一些系统误差例如上升趋势、下降趋势和周期趋势等误差的预报问题。在实际试验中,研究了滚动轴承套圈磨削圆度误差的预报问题。计算机仿真和试验研究表明,GBM(1,1)允许小的数据样本以及各种类型的随机误差与系统误差存在,预报的准确率可以达到95%以上。