基于组合预测的航空发电机寿命预测研究论文

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1、基于组合预测的航空发电机寿命预测研究毕业论文目录1绪论11.1选题背景及意义11.2研究目的和意义41.3课题内容及安排42灰色系统预测模型62.1灰色系统概述62.1.1灰色系统理论62.1.2灰色系统建模机理72.2灰色MGM(1,n)模型82.3本章小结103支持向量机预测模型113.1支持向量机概述113.1.1支持向量机理论113.1.2支持向量机建模机理123.2支持向量回归机模型133.3本章小结164灰色神经网络预测模型174.1灰色神经网络概述174.1.1神经网络理论174.1.2神经网络模型建模机理184.1.3BP网络模型184.2灰色神经网络预测模型21454.3本章

2、小结235组合预测模型245.1组合预测概述245.1.1组合预测理论分析245.1.2组合模型的建立255.2组合预测试验研究265.2.1灰色系统与支持向量机组合预测265.2.2灰色系统与灰色神经网络组合预测285.2.3支持向量机与灰色神经网络组合预测305.2.4三种预测模型组合305.3本章小结316不同组合预测结果比较与分析326.1结果比较分析326.2本章小结34结论35社会经济效益分析36参考文献37致谢38附录Ⅰ灰色模型程序清单39附录Ⅱ支持向量机模型程序清单42附录Ⅲ神经网络模型程序清单44附录Ⅳ组合模型程序清单461451绪论预测研究是科学研究的中心问题之一,是科学决

3、策和规划的重要前提。寿命预测作为预测技术应用的一个重要方面,已成为国内外机电设备可靠性研究的热点,它利用被测设备过去或现在的观测数据,构造依时间变化的寿命模型,并借助一定的规则来推算剩余寿命。“航空发电机寿命预测研究”是根据我国航天等领域相关技术研究现状提出和开展的,是我国现有航天等技术研究领域中一个急需解决且难度很大的研究课题之一。随着科技的高速发展,虽然预测的应用遍布很多领域,并在不断发展进步,但是每一种预测方法都有局限性,要让其更加完善的完成预测,有待于人们去开发其潜能。预测就是运用当前可用的信息来进行有根据的推理,找出某种变化趋势,推出合适的结论。预测方法是一组计算机程序,航空发电机的

4、使用寿命是根据其相关数据(转速、负载、进油温度、出油温度、进口压力、注油压力等)的特点来进行预测的,首先建立预测模型,根据提供的发电机的相关参数来对其进行预测,发电机注油压力的变化趋势可以很好的反应出发电机的使用寿命。预测的准确与否直接影响到使用的安全问题,所以预测的研究有这十分重要的意义。1.1选题背景及意义随着计算机数据库在更多领域日益广泛的应用,数据库中积累的数据越来越多。庞大的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望对这些数据进行分析和提炼,以便利用它们来预测有价值的结论,由此变产生了预测这门科学。预测学是在一定的理论的指导下,以事物发展的历史和现状为出发点,以调查研究资料和统计数据资料

5、为依据,在对事物发展进行深入的定性分析和严密的定量计算的基础上,研究并认识事物的发展变化规律,进而对事物的未来变化预先作出学的推测。本文中涉及到的灰色系统、支持向量机和灰色神经网络是目前比较常用的预测方法。这几种预测方法基于不同的理论基础,采用不同的建模方式来进行预测。分析预测方法的理论基础及模型结构特征,取长补短,最后利用加权组合的方式提出高精度、高效率的组合预测模型,这是目前数据预测领域研究的热点之一。45灰色神经网络是一门基于灰色系统理论与神经网络理论的新兴学科。因此,在介绍灰色神经网络系统理论的研究现状前,有必要先了解灰色系统和神经网络系统的研究背景和发展现状。灰色系统理论由我国华中科

6、技大学的邓聚龙教授于上世纪八十年代初创立的一门新兴横断学科,它以部分信息已知,部分信息未知的小样本、贫信息且不确定性的系统为研究对象,主要通过对部分已知信息的重新生成、开发、分析等手段,从中提取有价值或规律性的信息,实现对系统运行规律的正确描述和有效控制。这一理论诞生伊始,就受到国内外学术界的极大关注。经过二十多年的发展,灰色系统理论已初步形成以灰色朦胧集为基础的理论体系,以灰色关联空间为基础的分析体系,以灰色模型为主体的模型体系,以灰色过程及其生成空间为基础与内涵的方法体系,以系统分析、建模、预测、决策、控制、评估为纲的技术体系。随着理论研究的日益完善,灰色理论已被应用与经济、社会、科技、农

7、业、生物、气象、地质、证券、金融、法律、军事等系统的分析、建模、预测、决策、规划和控制中,并取得了一系列重大成果。灰色系统论著被SCI(科学引文)、EI(工程索引)、ISTP(科技会议索引)、MR(美国数学评论)、SA(英国科学文摘)等国际权威检索杂志检索超过500次。神经网络系统理论是由心理学家McCulloch和数学家Pitts于1943年首先提出的,距今已有六十多年的历史。Hebb于1944

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