国防科技技术预先研究基金(103010201)
- 作品数：2 被引量：12H指数：2
- 相关作者：吕瑛洁胡昌华张伟李国华更多>>
- 相关机构：第二炮兵工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 基于ARIMA和RBF网络组合预测的惯性器件故障预报被引量：5
- 2005年
- 提出了一种基于ARIMA和RBF网络进行组合预测的方法,该方法综合运用ARIMA良好的线性拟合能力和RBF网络强大的非线性映射功能,将两种预测模型有机地组合在一起,综合各自优点,以期有效改善模型的拟合能力,获得最优预测效果。论文将该方法应用于某飞行器惯性器件的故障预报当中并进行了仿真实验。结果表明,这种方法相对于单项模型的预测具有更高的精度,对于复杂时间序列的分析和预测有很好的应用价值,在故障预报中具有广泛的应用前景。
- 吕瑛洁胡昌华李国华张伟
- 关键词：组合预测ARIMARBF神经网络惯性器件
- 基于LMBP神经网络的故障预报方法及其应用被引量：7
- 2006年
- 利用具有二阶收敛效应的Levenberg-M arquardt(L-M)算法优化BP的权值修正量,提出了一种快速收敛的LMBP学习算法,给出了基于LMBP神经网络的故障预报方法,并应用于某陀螺仪的故障预报。结果表明:较之BP和传统改进BP网络,LMBP网络有着更高的收敛速度;基于该网络的时间序列预测模型可以实现性能优越的非线性预报器,将其应用于非线性系统的故障预报能够取得良好的效果。
- 吕瑛洁胡昌华
- 关键词：LMBP神经网络L-M算法非线性时间序列预测
