【摘 要】
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针对单-预测模型用于预测采煤机运行状态预测精度差、适用性差的问题,深入研究了时间序列ARIMA预测模型、灰色GM(1,1)模型以及BP神经网络预测模型的结构原理,提出了一种基于A
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51875451)
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针对单-预测模型用于预测采煤机运行状态预测精度差、适用性差的问题,深入研究了时间序列ARIMA预测模型、灰色GM(1,1)模型以及BP神经网络预测模型的结构原理,提出了一种基于AGB组合模型的采煤机运行状态预测方法。该方法首先获得各模型的预测结果,并对各模型计算出的方差作为AGB组合模型的输入,使用方差-协方差权重法对各模型的权重进行计算,最后对组合模型的预测结果进行求解分析。实验结果表明,基于AGB组合模型的预测方法对于采煤机运行状态的预测结果残差方差为0.001 3,平均相对误差为2.81%,均低于单-模型预测结果。
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