基于灰色模型的电子装备故障预测精度分析
故障预测是电子装备使用管理中的重要环节之一。针对平均故障工作时间数据样本量少的特点,提出利用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和基于弱化算子的GM(1,1)模型分析预测电子装备故障,分别介绍了预测模型和算法。通过实际事例对三个模型的预测精度进行了比较分析,结果表明由于平均故障工作时间数据序列存在前一部分增长速度过快、后一部分增长速度过慢的冲击扰动特征,基于弱化算子的GM(1,1)模型更适合于电子装备故障预测。
电子装备 故障预测 灰色模型 平均故障工作时间 灰色Verhulst模型 弱化算子
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2010-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）