基于动态灰神经网络的关键设备状态趋势预测

• 作者: 徐小力 陈涛
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 智能趋势预测 小样本 短历程预测 动态灰神经网络 关键机电设备
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 1-4,26
• 页数: 5页
• 分类号: TH17
• 语种: 中文

摘要

状态趋势预测是保障大型关键机电设备安全运行的关键技术之一,为有效解决小样本数据趋势预测精度低的难题,结合灰色模型处理贫信息的优点和神经网络良好的非线性逼近能力,提出一种动态灰神经网络智能趋势预测方法.构建动态灰神经网络的预测模型,提供智能预测的流程,并以工业现场的风电机组为例进行趋势预测实例分析.实例分析表明,在小样本输入的短历程中动态灰神经网络预测方法的预测精度较神经网络和灰色模型的预测方法均有明显提高,能够为小样本高精度状态趋势预测提供一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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
5	陈涛	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	23	36	3.0	5.0