BP神经网络修正灰色残差组合模型方法在油液光谱分析中应用的研究

被引：13

作者：

刘玉兵 ^{[1
]}

陈亚忠 ^{[2
]}

王晓东 ^{[3
]}

李霞 ^{[1
]}

机构：

[1] 徐州空军学院军交运输指挥系

[2] 徐州空军学院研究生管理大队

[3] 济空装备部

来源：

润滑与密封 | 2007年 / 03期

关键词：

新陈代谢GM(1,1)模型; BP神经网络模型; 灰色残差序列; 光谱分析; 参数预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了采用神经网络修正灰色残差组合模型对设备的磨损状态进行预测和诊断分析的方法。通过比较GM(1,1)模型、神经网络模型的预测结果,融合GM(GreyModel)模型与神经网络模型并构建组合模型进行油液光谱分析参数预测,可以克服单个模型所存在的不足。结果证明,该组合模型方法在预测中是可行的,预测的误差最小。

引用

页码：172 / 174

页数：3

共 5 条

[1] 神经网络修正灰色残差模型的交通量预测 [J].