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针对导弹在贮存期间存在的故障数据量少、预测难度大的问题,在给出灰色模型和RBF神经网络优化模型的基础上,构建基于灰色模型和RBF神经网络优化模型的组合预测模型,并利用该模型对某型导弹贮存寿命进行预测。结果表明,组合模型对小样本数据具有较高的预测精度,克服了单一预测模型的不足,具有很强的实用性。
基于改进灰色模型和RBF优化模型的导弹贮存寿命预测
【摘 要】
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针对导弹在贮存期间存在的故障数据量少、预测难度大的问题,在给出灰色模型和RBF神经网络优化模型的基础上,构建基于灰色模型和RBF神经网络优化模型的组合预测模型,并利用该
【机 构】
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中国人民解放军海军航空工程学院兵器科学与技术系,中国人民解放军海军航空工程学院研究生管理大队
【出 处】
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计算机与现代化
【发表日期】
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2015年8期
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