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阐述了装备可用度预测的重要性,并以此为需求牵引,构建了具有非线性、非平稳的装备可用度时间序列。基于奇异值分解滤波算法,将原始序列分解为趋势成分和随机成分,分别应用粒子群训练的径向基神经网络模型和函数系数自回归模型进行组合预测,充分体现了2类模型的各自的优势。实例分析,验证了模型和算法的有效性。实验与应用结果表明,该组合方法的预测性能和效果比单一使用RBF和FAR进行预测更好。 相似文献
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贝叶斯方法常用于小子样场合下航空航天等领域中可修系统的可靠性评估,由于一些不确定因素影响致使无法精确收集先验信息和/或可修系统的故障信息,但却可获得其上下界信息。针对区间不确定信息情形,提出多台可修系统当其失效过程服从幂律过程(PLP)时的贝叶斯可靠性分析方法,将信息先验下PLP模型基于区间信息的贝叶斯分析转化为所求目标函数恰是该先验下PLP模型传统贝叶斯分析的约束优化问题;通过具体工程实例对本文所提方法的可行性、有效性进行验证。结果表明:本文所提出的贝叶斯可靠性分析方法能够为小子样场合下,考虑不确定性因素影响时可修系统的可靠性评估问题研究提供一种值得参考的方法。 相似文献