【摘 要】
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针对数据驱动故障预测方法中的不确定性表示和处理问题,提出了基于证据理论回归的故障预测方法。将训练样本集中与预测特征相似的样本作为证据源,并根据相似度对各证据源的信
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针对数据驱动故障预测方法中的不确定性表示和处理问题,提出了基于证据理论回归的故障预测方法。将训练样本集中与预测特征相似的样本作为证据源,并根据相似度对各证据源的信任度进行初始化。使用证据理论对证据源进行合成,并通过对不确定信任度的分配,得出剩余可用时间的预测值及其上下限。算法被应用于短波接收机的故障预测中,实验结果表明本算法的精度较高,并具有较强的不确定性表示和处理能力。
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