【摘 要】
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灰色关联结果注重数据序列的整体性能评价,从算法设计上忽略数据序列细节。将灰色关联分析应用于仿真模型验证时,存在部分阶段不准确模型被大量其余阶段准确模型淹没的风险,
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灰色关联结果注重数据序列的整体性能评价,从算法设计上忽略数据序列细节。将灰色关联分析应用于仿真模型验证时,存在部分阶段不准确模型被大量其余阶段准确模型淹没的风险,针对这一问题,提出一种带看门狗机制的灰色关联模型验证方法,看门狗识别、吠叫和记录大差距序列数据,记录的数据结果可为后续模型修正提供细节基础,提高了模型验证的可靠性和细节可辨识度。最后,通过实例分析验证了改进模型的合理性和有效性。
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