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本文针对油样数据的非等间隔预测问题,利用人工神经网络建立了BP神经网络的多变量预测模型,实现了非等间隔数据建模和预测.最后,利用模拟数据和实际的发动机油样光谱分析数据对模型进行了验证.结果表明,本文所提出的BP神经网络的多变量预测模型能有效解决实际的非等间隔预测问题,具有很强的工程实用价值.
航空发动机磨损状态的非等间隔预测
【摘 要】
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本文针对油样数据的非等间隔预测问题,利用人工神经网络建立了BP神经网络的多变量预测模型,实现了非等间隔数据建模和预测.最后,利用模拟数据和实际的发动机油样光谱分析数据
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院,南京210016
【出 处】
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2006航空宇航科学与技术全国博士生学术论坛
【发表日期】
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2006年期
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