【摘 要】
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为有效解决船舶轴系滑油中的磨损铁屑含量预测与评价方面的问题,提出一种组合预测方法。为降低测量噪声对预测的影响,利用小波变换对测量序列进行降噪,选择Daubechies 4(Db4)
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为有效解决船舶轴系滑油中的磨损铁屑含量预测与评价方面的问题,提出一种组合预测方法。为降低测量噪声对预测的影响,利用小波变换对测量序列进行降噪,选择Daubechies 4(Db4)作为小波基,结合软阈值函数对时间序列进行分解和重构,同时利用基于平滑度和均方根误差的复合指标确定最优的分解层数。采用非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-Regressive Neural Network,NARNN)进行预测分析,实现对变化趋势的预测和对保养时间的评估。以某船轴系滑油中的磨损铁屑含量历史数据为样本
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