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针对柴油机状态分析及故障预测问题,提出一种基于神经网络优化的灰色模型预测方法。在建立多维GM（1,5）模型的基础上,利用遗传算法优化的神经网络构建误差补偿器,进而构建GBPGA预测模型,实现对柴油机的状态分析及故障预测。以柴油机故障仿真试验数据为样本对该模型进行验证,结果表明构建的GBPGA预测模型能有效地对柴油机潜在的故障进行预测。