机械传动
機械傳動
궤계전동
JOURNAL OF MECHANGICAL TRANSMISSION
2011年
9期
85-87
,共3页
王吉芳%费仁元%徐小力%刘鑫
王吉芳%費仁元%徐小力%劉鑫
왕길방%비인원%서소력%류흠
运行状态%趋势预测%复合模型%ARIMARBF
運行狀態%趨勢預測%複閤模型%ARIMARBF
운행상태%추세예측%복합모형%ARIMARBF
在实际工作中,复杂机械工作状态往往受很多可知和未知的、确定性和非确定的因素作用,反映其工作状态的特征参数也往往具有复杂变化特征,含有多种趋势成分.通过将ARIMA与RBF径向基神经网络模型复合,用于对非平稳运行的某烟机振动烈度的变化发展趋势进行预测,结果表明,选用合适的模型复合,发挥两个模型各自的优点,能取得较单一模型更好的预测精度.
在實際工作中,複雜機械工作狀態往往受很多可知和未知的、確定性和非確定的因素作用,反映其工作狀態的特徵參數也往往具有複雜變化特徵,含有多種趨勢成分.通過將ARIMA與RBF徑嚮基神經網絡模型複閤,用于對非平穩運行的某煙機振動烈度的變化髮展趨勢進行預測,結果錶明,選用閤適的模型複閤,髮揮兩箇模型各自的優點,能取得較單一模型更好的預測精度.
재실제공작중,복잡궤계공작상태왕왕수흔다가지화미지적、학정성화비학정적인소작용,반영기공작상태적특정삼수야왕왕구유복잡변화특정,함유다충추세성분.통과장ARIMA여RBF경향기신경망락모형복합,용우대비평은운행적모연궤진동열도적변화발전추세진행예측,결과표명,선용합괄적모형복합,발휘량개모형각자적우점,능취득교단일모형경호적예측정도.
