基于果蝇算法和灰色神经网络的电子装备故障预测方法研究

• 作者: 吴坤 姜新亮 康建设
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 果蝇算法 灰色神经网络 k折交叉验证 电子装备 故障预测
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 军事装备测控技术
• 页码范围: 3081-3084
• 页数: 4页
• 分类号: TP206
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.09.045

摘要

针对电子装备故障数据小样本、非线性的特点,在相空间重构处理原始时间序列数据的基础上,基于k折交叉验证和果蝇算法优化灰色神经网络模型参数,从而提出一种基于果蝇算法和灰色神经网络的故障预测方法,并以某型雷达高压电源监测数据仿真结果为例验证其模型性能;实验结果表明,相比已有方法,该方法在全局优化、收敛速度、预测精度方面都具有一定优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康建设	军械工程学院装备指挥与管理系	61	455	11.0	19.0
2	吴坤	军械工程学院装备指挥与管理系	10	46	4.0	6.0
3	姜新亮	军械工程学院装备指挥与管理系	3	4	1.0	2.0