基于果蝇算法和灰色神经网络的电子装备故障预测方法研究 |
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引用本文: | 吴坤,康建设,姜新亮.基于果蝇算法和灰色神经网络的电子装备故障预测方法研究[J].计算机测量与控制,2015,23(9):3081-3084. |
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作者姓名: | 吴坤 康建设 姜新亮 |
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作者单位: | 军械工程学院 装备指挥与管理系,石家庄 050003,军械工程学院 装备指挥与管理系,石家庄 050003,军械工程学院 装备指挥与管理系,石家庄 050003 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(No.61271153)。 |
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摘 要: | 针对电子装备故障数据小样本、非线性的特点,在相空间重构处理原始时间序列数据的基础上,基于k折交叉验证和果蝇算法优化灰色神经网络模型参数,从而提出一种基于果蝇算法和灰色神经网络的故障预测方法,并以某型雷达高压电源监测数据仿真结果为例验证其模型性能;实验结果表明,相比已有方法,该方法在全局优化、收敛速度、预测精度方面都具有一定优势。
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关 键 词: | 果蝇算法 灰色神经网络 k折交叉验证 电子装备 故障预测 |
收稿时间: | 2014/11/23 0:00:00 |
修稿时间: | 2015/3/13 0:00:00 |
Research on Fault Prognostic Method of Electronic Equipment Based on FOA and GNN |
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