【摘 要】
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为了对军用飞机发动机涡轮叶片进行维修性预测,论文首次提出多变量分析与随机森林算法结合的预测方法。首先,利用多变量的方法进行归一化及变量选取,将待预测时刻最近一段时
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为了对军用飞机发动机涡轮叶片进行维修性预测,论文首次提出多变量分析与随机森林算法结合的预测方法。首先,利用多变量的方法进行归一化及变量选取,将待预测时刻最近一段时间的预测值与实际值构成融合矩阵,并与增量学习结合进行二次学习。然后,通过多变量与维修频率相关性分析,对结果进行排序筛选出特征值;接下来,构建融合矩阵,将训练数据集和测试数据集输入到融合矩阵决策模型中进行预测,得到预测结果。最后,实验结果显示:几种不同方案的平均绝对百分误差(MPEG)均大幅下降。结果表明,论文方法能够有效提高预测精度,对于保障飞行
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