基于灰色相关向量机的故障预测模型

• 作者: 吕晓峰 范庚 邓力 马登武
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 故障预测 灰色模型 相关向量机 新陈代谢
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 可靠性
• 页码范围: 424-428
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 3597字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2012.02.39

摘要

针对样本数据量较小条件下的故障预测问题,提出了一种灰色相关向量机(relevance vector machine,RVM)故障预测模型.在模型的训练阶段,根据特征数据序列建立其离散灰色模型(discrete grey model,DGM),以DGM的预测值作为输入、原始数据序列作为输出,训练得到RVM回归预测模型；在模型的预测阶段,由建立的DGM和RVM回归预测模型组合得到灰色RVM故障预测模型,并通过引入新陈代谢过程,不断更新数据中的信息.实验结果表明,模型的预测性能优于传统的灰色预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马登武	海军航空工程学院兵器科学与技术系	97	919	14.0	26.0
2	吕晓峰	海军航空工程学院兵器科学与技术系	51	247	9.0	14.0
3	范庚	海军航空工程学院兵器科学与技术系	15	165	8.0	12.0
4	邓力	海军航空工程学院兵器科学与技术系	22	150	8.0	11.0