文献类型：期刊文章

作　　者：范庚[1] 马登武[1] 邓力[1] 吕晓峰[1]

机构地区：[1]海军航空工程学院兵器科学与技术系,山东烟台264001

出　　处：《系统工程与电子技术》

年　　份：2012

卷　　号：34

期　　号：2

起止页码：424-428

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20121014842301)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对样本数据量较小条件下的故障预测问题,提出了一种灰色相关向量机(relevance vector ma-chine,RVM)故障预测模型。在模型的训练阶段,根据特征数据序列建立其离散灰色模型(discrete grey model,DGM),以DGM的预测值作为输入、原始数据序列作为输出,训练得到RVM回归预测模型;在模型的预测阶段,由建立的DGM和RVM回归预测模型组合得到灰色RVM故障预测模型,并通过引入新陈代谢过程,不断更新数据中的信息。实验结果表明,模型的预测性能优于传统的灰色预测模型。

关 键 词：故障预测 灰色模型  相关向量机 新陈代谢

分 类 号：TP206.3]