【摘 要】
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针对初始备件故障规律不稳定和历史消耗数据少的特点,将遗传算法、GM(1,1)模型和RBF神经网络有机结合,提出了改进的灰色RBF预测模型。该模型利用遗传算法对GM(1,1)模型参数进
【机 构】
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空军航空大学研究生队,空军航空大学训练部,空军航空大学航空机械工程系,
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针对初始备件故障规律不稳定和历史消耗数据少的特点,将遗传算法、GM(1,1)模型和RBF神经网络有机结合,提出了改进的灰色RBF预测模型。该模型利用遗传算法对GM(1,1)模型参数进行动态寻优,并利用RBF网络对预测值进行残差修正。最后,通过采集新机部队某初始备件上半年的消耗数据,对该模型进行了实例仿真。结果表明:改进的灰色RBF模型相比于GM(1,1)模型和优化的GM(1,1)模型,具有较高的预测精度,可有效应用于初始备件的短期或近期预测中。
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