基于线性趋势与神经网络的校准间隔组合预测

为了实现对测量仪器校准间隔的优化,对其校准数据进行建模,用滑动平均建模法建立线性趋势模型,预测参数的总体趋势,在此基础上利用动态神经网络对预测残差序列进行补偿,从而得到校准数据的预测值。给出基于线性趋势与神经网络的组合预测模型,通过实验对预测模型进行了验证和对比分析,并以此为根据对校准间隔进行优化。结果表明,该组合模型比单一模型预测精度高,既能预测总体趋势也能适应随机波动,并且简单易行,具有较强的普适性。