【摘 要】
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针对非等距GM（1,1）模型中背景值系数α对模型的预测能力影响很大而最优值难以确定的问题,将细菌觅食算法与GM（1,1）模型相结合,提出了BFA-GM（1,1）优化模型.以飞机尾翼疲劳寿命预测为
【机 构】
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中南大学机电工程学院,湖南科技大学湖南省机械设备健康维护重点实验室,中南大学轻合金研究院
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针对非等距GM（1,1）模型中背景值系数α对模型的预测能力影响很大而最优值难以确定的问题,将细菌觅食算法与GM（1,1）模型相结合,提出了BFA-GM（1,1）优化模型.以飞机尾翼疲劳寿命预测为实例,分析比较了BFA-GM（1,1）模型、PSO-GM（1,1）模型和GA-GM（1,1）模型的性能.从试验的结果来看,本文提出的BFA-GM（1,1）模型消耗的时间少于其他2种模型消耗的时间,而平均预测误差低于其他2种模型的平均预测误差,这说明本文提出的BFA-GM（1,1）模型能够更快速、更准确地找到最优的背
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