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提出一种基于非线性自回归(GNAR)模型的丝杆驱动系统运动误差预测方法。将样本数据分成训练集和测试集,在训练集上建立GNAR模型,在测试集上进行预测评估。结果表明:该模型具有良好的跟踪性能,预测预报精度优于AR模型,基于GNAR模型的预测预报是一种行之有效的方法。
基于非线性自回归模型的丝杆驱动系统运动误差预测
【摘 要】
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提出一种基于非线性自回归(GNAR)模型的丝杆驱动系统运动误差预测方法。将样本数据分成训练集和测试集,在训练集上建立GNAR模型,在测试集上进行预测评估。结果表明:该模型具
【机 构】
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南京工程学院汽车与轨道交通学院
【出 处】
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机床与液压
【发表日期】
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2015年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51305194);南京工程学院创新基金项目(CKJA201204)
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