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基于历史数据驱动的装备故障预测下载：176 浏览：2356

刘玮周华任黄春艳《装备技术研究》 2021年10期

摘要:

为做好装备故障提前预测，有效提升装备保障效益，本文精准定位基层部队的装备故障预测需求，提出了一种基于历史数据驱动的ARMA-BP组合预测模型。该模型针对时间积累的故障数据的复杂相关性，先采用ARMA模型预测原始序列的线性部分，再运用BP神经网络模型预测非线性部分，最后将两者结果有机结合。再以某单位故障数据为实例，通过单一ARMA模型和ARMA-BP组合模型预测结果对比，表明ARMA-BP组合模型的预测精度更高。

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