航空发动机复杂磨损趋势的神经网络多变量预测模型

• 作者: 杨虞微 陈果
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 光谱油样分析 多变量预测 非等间隔 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-132X.2007.01.018

摘要

针对非等间隔的受加油因素影响的光谱油样分析数据的建模预测问题,建立了BP神经网络的多变量预测模型,充分考虑了油样分析数据的非等间隔性及受加油因素影响的特点,同时,用遗传算法对网络参数进行了优化.最后,利用两组实际的航空发动机油样光谱分析数据对模型进行了验证.结果表明,所提出的神经网络多变量预测模型能有效解决实际的受多因素影响的油样分析数据建模问题,具有较强的工程实用价值和通用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈果		178	3333	32.0	49.0
2	杨虞微		5	111	5.0	5.0