基于灰色Verhulst-小波神经网络的装备故障预测研究

摘要：

针对现代武器装备故障预测样本少、故障预测精度低、维修保障困难等问题,提出一种基于灰色Verhulst-小波神经网络组合模型的装备故障预测方法.该方法综合了灰色Verhulst模型所需样本少的优点和小波神经网络良好的时频局域化性质和学习能力,克服了小样本故障数据在BP神经网络训练中的缺陷.实验结果表明,与相关研究方法比较,所提出方法具有较高的预测精度,对于武器装备故障预测与维修保障具有一定的理论价值和现实意义.

关键词：灰色Verhulst模型、小波神经网络、故障预测、预测精度

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省高校重点实验室项目GK201306

在线出版日期：2014-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：91-93,97