【摘 要】
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武器系统故障数据为小样本灰色序列,时常呈现摆动特性,研究发现,灰色摆动序列的建模不满足GM（1,1）模型的条件。为此,提出首先利用动态指数变换,使灰色摆动序列变换为具有一定灰
【机 构】
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武警工程大学信息工程系,西安交通大学制造系统工程国家重点实验室
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武器系统故障数据为小样本灰色序列,时常呈现摆动特性,研究发现,灰色摆动序列的建模不满足GM（1,1）模型的条件。为此,提出首先利用动态指数变换,使灰色摆动序列变换为具有一定灰指数律的单调增序列,然后再建立GM（1,1）模型,称之为灰色线性幂函数曲线模型（GIM（1））。对于GIM（1）模型,利用一元线性回归优化建模法进行模型参数辨识。结果证明,GIM（1）模型对于武器系统故障序列中的灰色摆动序列具有良好的拟合和预测精度,不仅融合了灰色辨识算法的优点,而且也能满足一般系统的辨识要求。
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