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对APU的维修工作进行分析,提出APU维修成本的结构组成,利用APU在翼性能参数与维修成本的映射关系确定预测参数,在传统灰色预测方法的基础上融合BP神经网络,构建了基于灰色神经网络的APU维修成本预测模型。以某航空公司APS3200型APU维修数据为样本,运用MATLAB对影响参数进行关联分析,并对所建立的模型进行拟合和验证分析。该模型具有样本少、训练快、预测精度高等特点,实现了对APU维修成本的准确预测,可为航空公司年度APU维修预算制定、维修合同谈判、经济性拆发等提供决策支持。 相似文献
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器材消耗量预测是做好技术保障工作的前提和基础,受设备生命周期、任务类型、海洋环境及使用设备人员的技能水平等因素的影响,舰船器材消耗量序列会随着时间的推移而产生波动现象,丛集效应和高峰厚尾特征明显。根据 AIC(A-Information Criterion)准则,对 GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)族模型进行比较优选,寻求一种更为合适的预测模型,实现对消耗量的准确预测。 相似文献
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鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。 相似文献
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考虑小载荷强化的模糊疲劳寿命预测理论 总被引:2,自引:0,他引:2
在实际工程应用中,多选用Miner法则进行疲劳寿命预测。由于小载荷特别是在疲劳极限附近的载荷对结构或材料的损伤不容忽略,考虑到小载荷的每一次循环对材料产生损伤的同时还产生了强化作用,建立了基于小载荷强化损伤的寿命预测模型以及相应的模糊疲劳寿命计算公式。该模型不但考虑了低于疲劳极限的载荷的强化作用,还引入隶属函数来描述小载荷的累积损伤的模糊性,完善了Miner法则的适用范围,提高了预测精度。两个不同载荷谱的疲劳寿命预测实例验证了该模型的有效性。 相似文献
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基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。 相似文献