基于改进小波神经网络和灰色模型的装备性能参数预测

• 作者: 于文震 李梦妍
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 故障与健康管理 灰色预测 改进小波神经网络 残差修正
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 【研究与设计】
• 页码范围: 18-22
• 页数: 5页
• 分类号: TP1
• 字数: 4108字
• 语种: 中文

摘要

装备性能参数预测是装备系统故障预测与健康管理的重要组成部分，对于提高装备保障效能有重大意义。本文提出了一种基于灰色模型和改进小波神经网络的组合预测模型。在灰色预测的基础上，训练小波神经网络进行灰色预测的残差修正，并通过对小波神经网络的改进提高了网络学习效率。对某型雷达中频接受单元的压控振荡器输出频率进行预测，实验证明，该组合模型结合了灰色预测和改进小波神经网络的优点，有较高预测精度和泛化能力。将该组合模型应用于装备状态参数预测具有可行性。