【摘 要】
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为了更好地预测故障率,根据灰色模型与神经网络结合的方法,提出了神经网络修正GM(1,1)残差、神经网络组合GM(1,1)故障率预测方法。分别给出了两种方法的基本思想、预测模型和
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院;
【基金项目】
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国防技术基础研究和国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2007AA01Z404)资助
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为了更好地预测故障率,根据灰色模型与神经网络结合的方法,提出了神经网络修正GM(1,1)残差、神经网络组合GM(1,1)故障率预测方法。分别给出了两种方法的基本思想、预测模型和实施步骤。运用上述两种方法对某航空公司波音飞机故障率进行了预测。实验表明,所提方法的模型精度和预测结果都比较理想,优于单一模型,预测值与真实值的误差降到了10%以内,用于故障率的预测是有效可行的。
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