简介:针对进出口总额数据的非线性,并为了更充分挖掘时间序列所隐含的数据规律,建立了基于灰色预测模型、神经网络算法以及最小方差准则的最优组合预测模型。仿真分析结果显示,最优组合方法能更有效提高非线性时间序列的预测精度。
简介:针对大型设备故障诊断中特征量表现出来的不确定性和非精确性,提出了一种基于灰色关联理论来获取基本概率测度(BPA)的方法。该方法确定各故障特征量的参考样本,然后根据灰色相关性理论求得待诊断样本的相关系数,所取得的相关系数进行归一化处理即得到BPA值,经过Dempster多源组合规则进行多证据融合,得到最后的诊断结果。将所提方法用于电机转子故障诊断,实验结果表明该方法有效。
简介:在Gleeble-3500热模拟试验机上,采用热压缩变形研究了Inconel690合金的高温变形特性。实验中变形温度为1100-1250℃,应变速率为1.0~60S^-1,变形程度为0.7。实验表明,该合金在高温下塑性良好,变形温度和变形速率对其高温塑性影响不大,但对动态再结晶影响明显。利用试验得到了真实应力-应变曲线,计算了该合金的变形激活能等热变形常数,得到了双曲正弦形式的热变形本构方程,检验计算证明,此方程较好地描述该合金的变形特点。
基于灰色和神经网络的最优组合预测分析
基于灰色关联证据的多源故障信息融合方法及其应用
Inconel 690合金热变形本构方程研究