【摘 要】
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为提高ARMA模型在时间序列预测中的精度,提出一种基于改进粒子群算法（AMPSO）的模型参数智能寻优估计方法。AMPSO算法以粒子熵的判别为依据,在寻优过程中对算法的关键参数进行多
【机 构】
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广东交通职业技术学院车辆安全工程技术中心,华南理工大学汽车摩擦学与故障诊断研究所
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为提高ARMA模型在时间序列预测中的精度,提出一种基于改进粒子群算法（AMPSO）的模型参数智能寻优估计方法。AMPSO算法以粒子熵的判别为依据,在寻优过程中对算法的关键参数进行多次自适应变异,以提高其跳出局部、面向全局寻优的能力。模型参数寻优过程基于ARMA（2n,2n-1）模型架构依次跳阶,每阶的参数初估后运用AMPSO算法展开寻优,适应度判定标准为当前模型残差方差最小。针对齿轮箱轴承的输出扭矩进行预测,结果表明,AMPSO算法在收敛性和寻优速度方面效果良好;参数寻优方法可显著提高参数预测精度,具有良
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