【摘 要】
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基于装备计量数据历史样本数据较少的特点,将适合小样本的灰色理论GM (1,1)模型应用于基于计量数据的装备状态预测,同时为提高GM (1,1)模型精度,提出了基于RBF神经网络优化GM
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,中国卫星海上测控部技术部
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基于装备计量数据历史样本数据较少的特点,将适合小样本的灰色理论GM (1,1)模型应用于基于计量数据的装备状态预测,同时为提高GM (1,1)模型精度,提出了基于RBF神经网络优化GM (1,1)传统模型的灰色神经网络模型;装备计量数据实例应用分析表明,上述模型均可获得该装备计量数据的合理预测值,且相对于GM (1,1)传统模型,GM (1,1)优化模型具有更优的模型精度和预测效果,基于Matlab开发的装备计量预测软件,实现了GM (1,1)传统及优化模型下装备计量状态预测及比较的可视化操作,为装备计量
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