【摘 要】
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针对样本数据量较小条件下的故障预测问题,提出了一种灰色相关向量机(relevance vector ma-chine,RVM)故障预测模型。在模型的训练阶段,根据特征数据序列建立其离散灰色模型(
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针对样本数据量较小条件下的故障预测问题,提出了一种灰色相关向量机(relevance vector ma-chine,RVM)故障预测模型。在模型的训练阶段,根据特征数据序列建立其离散灰色模型(discrete grey model,DGM),以DGM的预测值作为输入、原始数据序列作为输出,训练得到RVM回归预测模型;在模型的预测阶段,由建立的DGM和RVM回归预测模型组合得到灰色RVM故障预测模型,并通过引入新陈代谢过程,不断更新数据中的信息。实验结果表明,模型的预测性能优于传统的灰色预测模型。
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