| 数控机床故障时间的灰色神经网络复合预测 |
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| 引用本文： | 焦爱胜,沈建成.数控机床故障时间的灰色神经网络复合预测[J].兰州工业高等专科学校学报,2015(2):66-69. |
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| 作者姓名： | 焦爱胜 沈建成 |
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| 作者单位： | 兰州工业学院 机电工程学院,甘肃 兰州,730050 |
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| 基金项目： | 2013年度甘肃省高等学校科研项目 |
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| 摘 要： | 为了提高数控机床的可靠性,需要对其工作故障时间进行预测.基于等维新息观点,分别用灰色系统多次残差修正模型和神经网络等2种单一预测方法和等维新息递补神经网络组合预测方法对机床故障观测数据进行了预测,结果显示复合预测误差小于单一预测误差,模型有较高的预测精度.
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| 关 键 词： | 故障时间 复合预测 多次残差修正 等维新息动态神经网络 |
Combined Forecasting of Grey-neural Network to Failure Time for CNC Machine Tools |
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| JIAO Ai-sheng,SHEN Jian-cheng.Combined Forecasting of Grey-neural Network to Failure Time for CNC Machine Tools[J].Journal of Lanzhou Higher Polytechnical College,2015(2):66-69. |
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| Authors: | JIAO Ai-sheng SHEN Jian-cheng |
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| Affiliation: | JIAO Ai-sheng;SHEN Jian-cheng;College of Mechanical and Electrical Engineering,Lanzhou Institute of Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | failure time combined forecasting several times residual errors modification equal dimension and new-information dynamic ANN |
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