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由于航空发动机滑油中金属元素含量受许多复杂因素的影响,所以磨损趋势预测精度相对较低。针对这个问题提出了RBF网络变权重组合预测(RBFNN-VWCF)模型对航空发动机零部件的磨损趋势进行研究。由于输入维数对模型的预测精度影响较大,引入混沌理论中的C-C方法重构相空间确定模型最佳输入输出样本的维数,选取BP网络和SVM模型作为子预测模型对铁元素含量的变化趋势进行预测,将得到的预测值作为RBFNN-VWCF模型的输入变量进行变权重组合预测,利用正交最小二乘法训练网络模型,确定子模型不同时刻的权重,并对影响模型预测精度的参数进行讨论。仿真结果表明,RBFNN-VWCF模型充分利用了两种子预测模型的有效信息,更客观地反映了发动机零部件的磨损趋势,与单一模型相比具有较高的预测精度和很强的实用性,为发动机下一步的维修决策提供了有力支持。 相似文献
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针对复杂系统多变量序列预测研究中数据样本过多、信息冗余等问题,从学习样本选择和聚类中心优化两方面对径向基函数(RBF)网络进行改进.基于复杂系统多变量时间序列,首先采用一个线性相关函数和一个非线性相关函数分别计算多变量状态间的线性相关性和非线性相关性,确定一个包含系统有效信息的小数据集;然后基于小数据集,采用K均值聚类方法确定RBF网络的隐层聚类中心,并引入局部搜索过程,优化聚类中心结果;输入其它训练样本,确定网络权值.仿真结果表明,与常规RBF网络学习方法比较,在隐层节点数目相同情况下,改进的方法有效地确定了网络的聚类中心,达到更好的预测精度. 相似文献
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