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改进UGM(1,1)模型在雷达故障预测中的应用 被引量：9
1
作者 王晗中 邹君华 刘飞 《空军雷达学院学报》 2009年第5期321-323,共3页
针对传统不等时距灰色模型(UGM(1,1))在背景值构造上的缺陷,从优化背景值构造和提高模型的预测精度及适用性出发,采用背景值加权和新陈代谢模型相结合的方式,提出了一种改进不等时距灰色模型新陈代谢UGM(1,1,w)模型,用雷达故障预测实例... 针对传统不等时距灰色模型(UGM(1,1))在背景值构造上的缺陷,从优化背景值构造和提高模型的预测精度及适用性出发,采用背景值加权和新陈代谢模型相结合的方式,提出了一种改进不等时距灰色模型新陈代谢UGM(1,1,w)模型,用雷达故障预测实例进行了仿真及模型比较分析.结果表明,基于新陈代谢UGM(1,1,w)模型的雷达故障预测方法在预测精度和适用性上均优于传统UGM(1,1)模型. 展开更多
关键词 灰色模型 不等时距灰色模型 新陈代谢UGM(1 1 w)模型 故障预测
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基于信息融合和改进UGM(1,1)模型的故障预测 被引量：5
2
作者 赵建忠 李海军 +1 位作者 叶文 董琪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2135-2140,共6页
针对故障预测中存在数据采样时间间隔不均匀、采样难度大、数据量小等问题,借鉴信息融合技术和灰色预测理论,提出了一种基于信息融合和改进不等时距灰色模型(improved unequal interval grey model,IUGM)的预测方法。首先,运用一元二次... 针对故障预测中存在数据采样时间间隔不均匀、采样难度大、数据量小等问题,借鉴信息融合技术和灰色预测理论,提出了一种基于信息融合和改进不等时距灰色模型(improved unequal interval grey model,IUGM)的预测方法。首先,运用一元二次非线性回归思想建立不等时距灰色预测模型,并通过初始值改进、残差修正和新陈代谢相结合的方式对模型进行改进;然后基于加权思想提出隶属度加权法,以确定特定个体和同类产品的隶属度权值;最后基于加权思想和IUGM(1,1)模型建立特定个体的故障预测模型。实例仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 故障预测 非线性回归 灰色模型 不等时距灰色模型 信息融合
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不等时距灰色模型在深基坑变形预测中的应用 被引量：4
3
作者 梁新美 胡友健 陈刚 《地理空间信息》 2007年第6期97-99,共3页
传统的灰色模型多适用于等间距序列监测数据的模拟预测,而实际上由于各种原因往往使所获得的监测数据是不等时距的。研究了基于不等时距灰色预测方法的深基坑变形预测模型,应用深基坑工程变形的实际监测资料,对其预测精度及可行性进行... 传统的灰色模型多适用于等间距序列监测数据的模拟预测,而实际上由于各种原因往往使所获得的监测数据是不等时距的。研究了基于不等时距灰色预测方法的深基坑变形预测模型,应用深基坑工程变形的实际监测资料,对其预测精度及可行性进行了充分的分析比较与论证。结果表明,不等时距灰色模型预测深基坑变形的精度及可信度较高。 展开更多
关键词 深基坑 变形预测 不等时距灰色模型 精度分析
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用动态不等时距灰色模型预测滑坡变形
4
作者 谢谟文 柴小庆 贾宁 《金属矿山》 CAS 北大核心 2013年第1期20-22,共3页
基于金坪子滑坡的实际变形监测数据,对动态不等时距灰色模型预测滑坡度变形的预测精度及可行性进行了充分的分析与论证。实践证明,动态预测模型由于实时加入系统的最新数据,预测精度比非动态模型明显提高,更适合于工程应用。同时,基于SQ... 基于金坪子滑坡的实际变形监测数据,对动态不等时距灰色模型预测滑坡度变形的预测精度及可行性进行了充分的分析与论证。实践证明,动态预测模型由于实时加入系统的最新数据,预测精度比非动态模型明显提高,更适合于工程应用。同时,基于SQL Server对监测数据进行存储,采用C#编制了模型比较验证及预测程序,大大提高了建模及预测的效率。程序简单易用,适用性强。 展开更多
关键词 动态 不等时距灰色模型 滑坡 变形分析
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基于数据融合和改进MUGM(1,m,w)的导弹装备故障预测 被引量：3
5
作者 赵建忠 徐廷学 +1 位作者 叶文 张磊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期832-837,共6页
针对现代导弹装备系统组成复杂、结构关系模糊、特征参数获取不完整和不确定,造成其故障预测实现困难的问题,借鉴数据融合技术和灰色预测理论,提出了一种基于数据融合和改进多因素新陈代谢不等时距加权灰色预测模型(improved multi-vari... 针对现代导弹装备系统组成复杂、结构关系模糊、特征参数获取不完整和不确定,造成其故障预测实现困难的问题,借鉴数据融合技术和灰色预测理论,提出了一种基于数据融合和改进多因素新陈代谢不等时距加权灰色预测模型(improved multi-variables metabolism unequal interval weighted grey model,IMUGM(1,m,w))的导弹装备故障预测方法。首先,通过引入加权因子w的方式建立多因素不等时距加权灰色预测模型(UGM(1,m,w)),再通过初始值改进、残差修正、新陈代谢思想相结合的方式对模型进行改进;然后以特定个体的历史监测数据为基准,计算同类产品和特定个体的相应预测值及其与特定个体性能退化数值的Euclid距离,并根据Euclid距离确定隶属度权值,基于加权思想建立特定个体的性能退化模型,最后结合实时监测数据依次更新性能退化数据、Euclid距离、隶属度权值和性能退化模型,实现导弹装备故障预测,实例仿真及分析验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 多因素 灰色预测模型(GM(1 1)) 多因素不等时距加权灰色预测模型(UGM(1 m w)) 数据融合
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改进的加权不等时距灰色IMUGM(1,m,ω)模型及其应用
6
作者 朱亚红 曹继平 吴聪伟 《数学的实践与认识》 北大核心 2017年第3期170-177,共8页
针对传统的灰色预测模型的缺陷,提出了改进的多因素不等时距加权灰色预测模型.首先,以引入加权因子ω的方式建立多因素不等时距加权灰色模型,再通过初始值改进、残差修正以及新陈代谢思想相结合的方式对模型进行改进;然后结合实际消耗数... 针对传统的灰色预测模型的缺陷,提出了改进的多因素不等时距加权灰色预测模型.首先,以引入加权因子ω的方式建立多因素不等时距加权灰色模型,再通过初始值改进、残差修正以及新陈代谢思想相结合的方式对模型进行改进;然后结合实际消耗数据,依据欧氏距离、隶属度权值等模型,实现备件消耗预测,实例仿真及分析验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 多因素不等时距加权灰色预测模型 消耗预测
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