【摘 要】
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航空发动机的磨损机理十分复杂，且受到诸多不确定因素影响，单一预测模型难以对其变化趋势进行有效预测。针对该问题提出了一种BP网络与改进灰色模型相融合的组合预测模型，并引入
【机 构】
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沈阳航空航天大学航空航天工程学部（院）
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航空发动机的磨损机理十分复杂，且受到诸多不确定因素影响，单一预测模型难以对其变化趋势进行有效预测。针对该问题提出了一种BP网络与改进灰色模型相融合的组合预测模型，并引入混沌理论的C—C方法确定BP网络的嵌入参数和时间延时。仿真结果显示，该组合模型相比单一的神经网络模型和灰色模型精度更高，更客观地反映出发动机滑油中金属含量的变化趋势，可为科学制定发动机维修决策提供重要依据。
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