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预测能力相对薄弱，已经成为制约PHM（Prognosticsand Health Management）技术发展和应用的瓶颈．随着传感器和BIT（BuiltinTest）设计技术的Et益进步，采用序列分析的方法对复杂系统装备进行故障预测已经成为可能．在基于序列分析的预测方法研究中，径向基函数预测网络具有结构简单、学习速度快、具备非线性建模能力等诸多优点．为了改进其预测性能，在深入分析网络拓扑对模型性能及建模时间影响的基础上，综合考察了序列最佳线性自相关长度、建模精度和模型复杂度等多种因素，提出了基于偏自相