ARIMA与RBF复合模型在设备运行状态趋势预测中的应用

• 作者: 刘鑫 徐小力 王吉芳 费仁元
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 运行状态 趋势预测 复合模型 ARIMARBF
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 85-87
• 分类号: TH165.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-2539.2011.09.027

摘要

在实际工作中,复杂机械工作状态往往受很多可知和未知的、确定性和非确定的因素作用,反映其工作状态的特征参数也往往具有复杂变化特征,含有多种趋势成分.通过将ARIMA与RBF径向基神经网络模型复合,用于对非平稳运行的某烟机振动烈度的变化发展趋势进行预测,结果表明,选用合适的模型复合,发挥两个模型各自的优点,能取得较单一模型更好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费仁元	北京工业大学机械工程与应用电子技术学院	178	2686	26.0	42.0
2	徐小力	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	164	804	15.0	21.0
3	王吉芳	北京工业大学机械工程与应用电子技术学院	36	92	6.0	8.0
5	刘鑫	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	8	18	4.0	4.0