基于改进小波神经网络和灰色模型的装备性能参数预测

被引:9
作者
李梦妍
于文震
机构
[1] 南京电子技术研究所
关键词
故障与健康管理; 灰色预测; 改进小波神经网络; 残差修正;
D O I
10.19651/j.cnki.emt.2016.03.004
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算]; N941.5 [灰色系统理论];
学科分类号
摘要
装备性能参数预测是装备系统故障预测与健康管理的重要组成部分,对于提高装备保障效能有重大意义。本文提出了一种基于灰色模型和改进小波神经网络的组合预测模型。在灰色预测的基础上,训练小波神经网络进行灰色预测的残差修正,并通过对小波神经网络的改进提高了网络学习效率。对某型雷达中频接受单元的压控振荡器输出频率进行预测,实验证明,该组合模型结合了灰色预测和改进小波神经网络的优点,有较高预测精度和泛化能力。将该组合模型应用于装备状态参数预测具有可行性。
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